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电子发烧友网>人工智能>NLP中的迁移学习:利用预训练模型进行文本分类

NLP中的迁移学习:利用预训练模型进行文本分类

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的关键。为了获得妤的文本表示,提高文本分类性能,构建了基于LSTM的表示学习-文本分类模型,其中表示学习模型利用语言模型文本分类模型提供初始化的文本表示和网络参数。文中主要采用对抗训练方法训练语言模型,即在词向量
2021-06-15 16:17:1718

基于新型文本块分割法的简历解析器

近些年,基于神经网络的文本分类器和词嵌入在自然语言处理中被广泛应用。然而,传统的简历解析器采用基于关键字的模糊匹配或正则表达式来进行文本块分割。文中提岀了一种基于神经网络文本分类器和词向量
2021-06-16 11:47:2117

基于注意力机制的新闻文本分类模型

基于注意力机制的新闻文本分类模型
2021-06-27 15:32:3229

基于WordNet模型迁移学习文本特征对齐算法

基于WordNet模型迁移学习文本特征对齐算法
2021-06-27 16:14:438

文本分类任务的Bert微调trick大全

1 前言 大家现在打比赛对预训练模型非常喜爱,基本上作为NLP比赛基线首选(图像分类也有预训练模型)。预训练模型虽然很强,可能通过简单的微调就能给我们带来很大提升,但是大家会发现比赛做到后期
2021-07-18 09:49:322165

2021 OPPO开发者大会:NLP训练模型

2021 OPPO开发者大会:NLP训练模型 2021 OPPO开发者大会上介绍了融合知识的NLP训练模型。 责任编辑:haq
2021-10-27 14:18:411492

2021年OPPO开发者大会 融合知识的NLP训练模型

2021年OPPO开发者大会刘海锋:融合知识的NLP训练模型,知识融合学习运用在小布助手里面。
2021-10-27 14:48:162251

如何实现更绿色、经济的NLP训练模型迁移

NLP中,预训练模型Finetune是一种非常常见的解决问题的范式。利用在海量文本上预训练得到的Bert、GPT等模型,在下游不同任务上分别进行finetune,得到下游任务的模型。然而,这种方式
2022-03-21 15:33:301843

带你从头构建文本分类

文本分类NLP 中最常见的任务之一, 它可用于广泛的应用或者开发成程序,例如将用户反馈文本标记为某种类别,或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。
2022-03-22 10:49:322904

一种基于标签比例信息的迁移学习算法

摘要: 标签比例学习问题是一项仅使用样本标签比例信息去构建分类模型的挖掘任务,由于训练样本不充分,现有方法将该问题视为单一任务,在文本分类中的表现并不理想。考虑到迁移学习在一定程度上能解决训练数据
2022-03-30 15:46:31343

迁移学习Finetune的四种类型招式

迁移学习方法。例如NLP中的预训练Bert模型,通过在下游任务上Finetune即可取得比直接使用下游数据任务从零训练的效果要好得多。
2022-04-02 17:35:552509

用NVIDIA迁移学习工具箱如何训练二维姿态估计模型

  本系列的第一篇文章介绍了在 NVIDIA 迁移学习工具箱中使用开源 COCO 数据集和 BodyPoseNet 应用程序的 如何训练二维姿态估计模型
2022-04-10 09:41:201445

深度学习——如何用LSTM进行文本分类

简介 主要内容包括 如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入 如何定义LSTM 用训练好的LSTM进行文本分类 代码 导入相关库 #coding=utf-8 import
2022-10-21 09:57:071018

PyTorch文本分类任务的基本流程

文本分类NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录文本分类任务的基本流程,大部分操作使用了**torch**和**torchtext**两个库。 ## 1. 文本数据预处理
2023-02-22 14:23:59729

浅析4个计算机视觉领域常用迁移学习模型

使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。
2023-04-23 18:08:411023

PyTorch教程4.3之基本分类模型

电子发烧友网站提供《PyTorch教程4.3之基本分类模型.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:43:550

基于预训练模型和语言增强的零样本视觉学习

Stable Diffusion 多模态预训练模型 考虑多标签图像分类任务——每幅图像大于一个类别 如果已有图文对齐模型——能否用文本特征代替图像特征 训练的时候使用文本组成的句子 对齐总会有 gap,选 loss 的时候使用 rank loss,对模态 gap 更稳定 拿到文本后有几种选择,比如
2023-06-15 16:36:11277

一文详解迁移学习

迁移学习需要将预训练好的模型适应新的下游任务。然而,作者观察到,当前的迁移学习方法通常无法关注与任务相关的特征。在这项工作中,作者探索了重新聚焦模型注意力以进行迁移学习。作者提出了自上而下的注意力
2023-08-11 16:56:173048

视觉深度学习迁移学习训练框架Torchvision介绍

Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架,当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等,此外还支持预训练模型库下载相关的模型,直接预测推理。
2023-09-22 09:49:51391

人工智能中文本分类的基本原理和关键技术

在本文中,我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用,以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用,旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。
2023-12-16 11:37:31435

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