不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
练习地址:https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews 相关博文: [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(BERT)
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
最初,是 Google 发布的原始 Tensorflow 代码,一堆堆参数,一行行代码,扑面而来。让人看着,就眼晕。
当您精通 BERT 后,就该探索先进技术以最大限度地发挥其潜力。在本章中,我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应,甚至从 BERT 中提取知识的策略。
在信息爆炸的时代,自然语言处理(NLP)成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统,还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而,理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来,我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法,以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。
bert自从在 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 中被提出后,因其性能卓越受到了极大的关注,在这里我们展示一下在fastNLP中如何使用Bert进行各类任务。其中中文Bert我们使用的模型的权重来自于 中文Bert预训练 。
过去的一年,深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃,例如文本分类,自然语言推理和问答。
《谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读》,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】:
这个系列算是科普文吧,尤其这第一篇可能会比较长,因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试,涉及到的场景有些多, 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下,算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人,每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂,我涉及到的可能也仅仅是一小部分,这篇帖子算是抛砖引玉,欢迎大家一起来讨论。
wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt
上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。
BERT(来自 Transformers 的双向编码器表示)是 Google 开发的革命性自然语言处理 (NLP) 模型。它改变了语言理解任务的格局,使机器能够理解语言的上下文和细微差别。在本文[1]中,我们将带您踏上从 BERT 基础知识到高级概念的旅程,并配有解释、示例和代码片段。
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。简单来说,语言模型的任务是评估一个给定的词序列(即一个句子)在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理(NLP)的诸多应用中,如机器翻译、语音识别、文本生成等,都起到了关键性的作用。
语言学研究中的创新性应用人工智能(AI)技术已经引起了广泛关注。AI不仅在自然语言处理领域展现出强大的性能,还在语言学的多个方面提供了新的视角和解决方案。本文将深入探讨语言学研究中AI的创新,包括项目的背景、关键技术、实例展示以及未来发展方向。
随着自然语言处理(NLP)领域的不断发展,研究者们逐渐关注到处理小样本学习和元学习的问题。小样本学习指的是在有限的数据集上训练模型,而元学习则涉及在不同任务之间进行学习,从而使得模型能够更好地适应新任务。本文将深入探讨在NLP中应用小样本学习与元学习的重要性,以及通过实例展示这些技术如何推动自然语言处理领域朝着更智能的方向发展。
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码,
图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
到本章为止,我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务,但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成,现在怎么办? 一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型,并在手头的任务上对其进行微调。 然而,这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言,这些语言有大量的网络文本可供预训练。 当语料库是多语言的时候,另一个常见的挑战出现了,在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。
从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
BertViz 是一种交互式工具,用于在Transformer语言模型(如 BERT、GPT2 或 T5)中可视化注意力网络。它可以通过支持大多数Huggingface 模型,可以简单地通过 Python API 在 Jupyter 或 Colab 笔记本中运行。BertViz 扩展了 Llion Jones的Tensor2Tensor 可视化工具,添加了多个视图,每个视图都为注意力机制提供了独特的视角。
谷歌的最强NLP模型BERT发布以来,一直非常受关注,上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。
参考链接: 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT进行文本分类和问题回答两个demo。本文对官方代码库的结构进行整理和分析,并在此基础上介绍本地数据集使用 BERT 进行 finetune 的操作流程。BERT的原理介绍见参考文献[3]。
【导读】 HugNLP是面向众多主流NLP任务的一站式训练框架。当前,HugNLP支持大量经典预训练模型架构、下游任务和常见数据集,并融合了较为新颖的Prompt Learning技术辅助模型调优。HugNLP团队还基于此框架开发并开源了统一的信息提取产品:HugIE及其模型。此外,在大模型训练异常火爆的今天,基于HugNLP框架,还推出了能够支持类ChatGPT模型进行训练和部署的产品HugChat。
随着自然语言处理(NLP)领域的不断发展,迁移学习和泛化能力逐渐成为研究的焦点。这两者在构建更智能、具有更广泛应用能力的NLP模型方面发挥着关键作用。本文将深入探讨NLP中迁移学习与泛化能力的概念、应用场景,并通过实例说明它们如何推动智能模型在不同任务和领域中取得更好的性能。
摘要:本篇主要是学习美团技术团队分享的《美团搜索中NER技术的探索与实践》学习笔记。首先介绍了背景,包括NER任务定义、美团搜索场景下的NER以及美团搜索NER任务面临的挑战;然后重点介绍了美团基于实体词典匹配+模型在线预测框架。通过实体词典匹配可以解决头部搜索NER匹配问题,而长尾复杂的搜索则通过模型在线预测解决。对于想了解美团搜索NER技术实践的小伙伴可能有所帮助。
最近,专注于自然语言处理(NLP)的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新,从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
文本分类是自然语言处理(NLP)中的基础任务,广泛应用于情感分析、新闻分类、主题检测等领域。随着预训练语言模型的发展,尤其是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的出现,文本分类任务的性能得到了显著提升。本文将深入剖析如何使用BERT进行文本分类任务,涵盖模型准备、数据预处理、微调策略以及性能评估等方面,并通过代码示例展现关键步骤,旨在为读者提供一份详实且实用的实战指南。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP
自去年 BERT 论文发出,正巧半年,不光各大榜单上尽是 BERT 之名,最近公布 NAACL 最佳长论文也给了 BERT,正所谓实至名归。
NeuralNLP是腾讯广告(Tencent Marketing Solution,TMS)(https://e.qq.com/)数据算法团队搭建的一个基于PyTorch的深度学习NLP公共实验平台,主要涵盖文本分类、序列标注、语义匹配、BERT微调和文本生成等,目前已经广泛应用于腾讯广告业务文本相关的需求场景中,如广告定向、相关性计算、LookAlike、动态创意、点击率/转化率预估等。 NeuralClassifier是NeuralNLP的一个子项目,是一款基于PyTorch开发的深度学习文本分类工具
随着自然语言处理(NLP)领域的不断发展,零样本学习作为一种创新性的方法引起了广泛关注。传统机器学习模型通常需要大量的标记样本进行训练,但在实际场景中,获取足够的标记数据是一项耗时且成本高昂的任务。零样本学习的目标是通过学习从未见过的类别或领域,从而克服传统学习方法的限制。本文将深入研究NLP领域中零样本学习的应用,包括原理、挑战以及实际案例,展示零样本学习是如何推动NLP领域的创新。
随着科技的蓬勃发展,自然语言处理(NLP)技术在教育领域的应用正迎来革命性的变革。本文将深入剖析NLP在教育中的关键应用,旨在提供更加详细的信息,讨论如何通过智能辅导系统、学习内容个性化推荐以及自动评估与反馈等方面,重塑教育方式,提高学生学习体验。
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。
来源:Deephub Imba本文约1500字,建议阅读5分钟在本文中,想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的
而幽默计算是近年来自然语言处理领域的新兴热点之一,其主要研究如何基于计算机技术对幽默进行识别、分类与生成,具有重要的理论和应用价值。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
在2020这个时间节点,对于NLP分类任务,我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样,我们更应该关注如何利用机器学习思想,更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、鲁棒性、不平衡、测试检验、增量学习、长文本等问题。
孙哲,携程资深算法工程师。长期从事自然语言相关工作,当前主要涉及内容化,对于内容挖掘和生成方面有相关的一些研究和探索。
异常可能在编译时发生,也可能在程序运行时发生,根据发生的时机不同,可以将异常分为:
BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪,则 finetune 便是烹饪之法,猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉,猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄,身上的梅花肉,五花肉,里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune,也就有各种料理之法。
作者:TurboNLP,腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务(序列标注、分类、句子关系判断、生成式)训练时,通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow,在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理,这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享,而对于模型上线同样也面临:上线难、延迟高、成本高等问题,TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始,前期经过大量调研,在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP, 涵盖了训练框架 TurboNLP-
华为的哪吒模型已经面世有一阵子了,而网上一直没有关于哪吒模型的实践文章,所以我打算通过这份指南教会你如何使用nezha进行文本分类。(官网上有一份文本分类的示例代码,但是上千行的代码实在是不利用快速上手)
在机器学习和模式识别中,特征工程的好坏将会影响整个模型的预测性能。其中特征是在观测现象中的一种独立、可测量的属性。选择信息量大、有差别性、独立的特征是模式识别、分类和回归问题的关键一步,可以帮助开发者最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
摘要:本篇主要学习和分析BERT在美团搜索排序中的项目实践。首先介绍了业务背景,主要对比了美团搜索业务场景和我们的应用场景;然后讲了下计算query和doc相关性的方法,主要包括计算字面相关性和计算语义相关性,重点介绍了基于BERT的语义相关性内容;最后也是本篇的重点,分析了美团搜索排序项目实践以及对我们业务的思考,其中包括数据样本增强、BERT领域适配、模型轻量化、联合训练和排序服务架构优化等一系列眼花缭乱但是又极具工程价值的优化操作,对于我们有极大的工程借鉴价值。
本系列文章总结自然语言处理(NLP)中最基础最常用的「文本分类」任务,主要包括以下几大部分:
自监督学习和弱监督学习作为机器学习领域中的前沿技术,对于自然语言处理(NLP)的发展带来了重大影响。这两种学习范式克服了传统监督学习中标注数据不足的问题,为NLP任务提供了更灵活、高效的解决方案。本文将深入探讨NLP在自监督学习和弱监督学习中的应用,通过实例展示它们是如何在文本处理、情感分析、命名实体识别等任务中取得显著成果的。
在机器学习领域,CatBoost是一个备受欢迎的梯度提升库,它以其出色的性能和灵活性而闻名。尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标,但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中,我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云