How to Fine-Tune BERT for Text Classification? [1]这篇论文从四个方面对BERT(BERT base)进行不同形式的pretrain和fine-tune,并通过实验展示不同形式的pretrain和fine-tune之间的效果对比。 一、Fine-Tune策略 当我们在特定任务上fine-tune BERT的时候,往往会有多种方法利用Bert,举个例子:BERT的不同层往往代...
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[1]这篇论文从四个方面对BERT(BERT base)进行不同形式的pretrain和fine-tune,并通过实验展示不同形式的pretrain和fine-tune之间的效果对比。 一、Fine-Tune策略 当我们在特定任务上fine-tune BERT的时候,往往会有多种方法利用Bert,举个例子:BERT的不同层往往代表...
进行了如下散步操作:1)进一步在开放域预训练BERT;2)采用多任务方式可选择性地微调BERT;3)在目标任务上微调BERT。同时研究了fine-tuning技术对Bert在长文本任务、隐藏层选择、隐藏层学习率、知识遗忘、少样本学习问题上的影响。 1. 微调策略:不同网络层包含不同的特征信息,哪一层更有助于目标任务?这是一个考虑的...
How to Fine-Tune BERT for Text Classification 这篇论文主要研究了如何在文本分类任务最大化发掘BERT模型的潜力,探索了几种微调BERT的方案。 提供一种常规的微调BERT的解决方案:(1)在任务内数据或者领域内数据进一步预训练BERT;(2)在多个相关任务上进行多任务微调BERT;(3)在目标任务上微调BERT。
BERT用于序列到序列的多标签文本分类 BERT FOR SEQUENCE-TO-SEQUENCE MULTI-LABEL TEXT CLASSIFICATION 引言 我们的主要贡献如下: 1. 我们将BERT的结果作为编码器呈现在MLTC数据集的序列到序列框架中,具有或不具有类上的给定层次树结构。 2. 介绍并实验验证了一种新的MLTC混合模型。 3.我们微调vanilla BERT模型来执...
·提出一种针对Bert的通用fine-tune技术。主要包括三个步骤: (1)在任务相关或者领域相关的训练集上 继续train Bert模型,注意此处不是fine-tuning (2)在相关任务上,通过多任务学习优化Bert `针对特定任务fine-tuning Bert模型 ·研究测试上述fine-tuning技术对Bert在长文本任务、隐藏层选择、隐藏层学习率、知识遗忘、...
目录: 一、论文背景 二、相关知识 三、模型结构及训练 本篇文章主要是对论文“Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification”的理解,该论文主要提出了一个针对NLP任务的迁移学习的模型及训练过程。 先对论文背景做一个简单介绍。 一、论文背景 1、什么是迁移学习?为什么要进行迁移学习? 迁移学习(Tr...
Howard, J., & Ruder, S. (2018).ULMFiT: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification. arXiv preprint arXiv:1801.06146. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proce...
文本相似度任务具体见:BERT介绍及中文文本相似度任务实践 文本相似度任务和文本分类任务的区别在于数据集的准备以及run_classifier.py中数据类的构造部分。 0. 准备工作 如果想要根据我们准备的数据集进行fine-tuning,则需要先下载预训练模型。由于是处理中文文本,因此下载对应的中文预训练模型。
Fine Tuning Approach There are multiple approaches to fine-tune BERT for the target tasks. Further Pre-training the base BERT model Custom classification layer(s) on top of the base BERT model being trainable Custom classification layer(s) on top of the base BERT model being non-trainable (fr...