请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。 参考: 深度学习上手指南 《神经网络与深度学习》 不懂问google 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 参考 文本分类 《神经网络与深度学习》第2/3章...
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。 参考: 深度学习上手指南 《神经网络与深度学习》 不懂问google 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 ...
NLP-Beginner indulge · 1 篇内容 任务一:基于机器学习的文本分类 前言: 这个主要是在别人的成果的基础上,进行了一点点更新。写文章有两个目的,第一个目的是为了做记录,以便自己需要的时候,可以方便查阅;第二就是为了督促自己去完成这些任务。 一、简要介绍 1.1 任务简介 用B…...
此项目是为了完成复旦大学邱锡鹏老师的NLP入门练习NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 此项目的5个任务借鉴了很多网上的相关资源以及结合自己的理解而完成,在此对所有相关的作者表示感谢. 如果造成了侵权,相关作者可联系我进行协商. 任务一:基于机器学习的文本分类 ...
复旦邱锡鹏nlp-beginner共有5个任务:github.com/FudanNLP/nlp 深度学习上手指南 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 参考 1. 文本分类 2. 《神经网络与深度学习》 第2/3章 2. 数据集:Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset 3. 实现要求...
二、知识点学习 (一)命名实体识别任务(NER) 1、基本概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等 NLP 应用领域的重要基础工具。一般而言,NER的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)命...
初学者(Beginner):直接调用预训练的模型Inference with a pretrained classifier 初学者层面主要集中于理解 KerasNLP 库的基本构件。这包括直接如何使用预训练的分类器进行推理。例如,使用一个预训练的BERT模型来进行情感分析,这不需要任何训练步骤,可以直接预测输入文本的情感倾向。
首先来看看pipeline,主要分为六个步骤,第一步是内容确定,这一步的目的是确定在生成的文本中应该包含什么信息,应该不包含什么信息,以任务型对话系统为例,之前我们在NLU和DST中得到了state,然后在DPL处理了action的结果,就是模型最终需要输出的内容,比如一个订机票系统,查询机票得到了机票的信息,这些信息就是应该包含...
具体实现:PyTorch: 应用nn.Transformer和TorchText的序列到序列模型,https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html Tensorflow: 用于语言理解的Transformer模型,https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer HuggingFace的Transformers开发库,https://github.com/huggingface/transformers ...
任务1：去掉字典机构推文中的标点符号 ## 定义一个文本字典tweet_dict={1:{"userid":"1001","Tweet...