NLP中的遷移學(xué)習(xí)：利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行文本分類

from transformers import TextDataset

def tokenize(batch):

    return tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True)

train_dataset = TextDataset("path/to/train_data", tokenize)

val_dataset = TextDataset("path/to/val_data", tokenize)

• 轉(zhuǎn)換器(155559) 轉(zhuǎn)換器(155559)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)(136440) 機(jī)器學(xué)習(xí)(136440)
• nlp(23233) nlp(23233)

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基于apiori算法改進(jìn)的knn文本分類方法

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2017-11-09 10:25:029

文本分類中CTM模型的優(yōu)化和可視化應(yīng)用研究

如何從海量文本中自動(dòng)提取相關(guān)信息已成為巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)，文本分類作為解決該問題的重要方法已引起廣大關(guān)注，而其中文本表示是影響分類效果的關(guān)鍵因素。為此采用相關(guān)主題模型進(jìn)行文本表示，以保證信息完整同時(shí)表現(xiàn)

2017-11-22 10:46:3010

融合詞語類別特征和語義的短文本分類方法

LDA主題模型從背景知識中選擇最優(yōu)主題形成新的短文本特征，在此基礎(chǔ)上建立分類器進(jìn)行分類。采用支持向量機(jī)SVM與是近鄰法k-NN分類器對搜狗語料庫數(shù)據(jù)集上的搜狐新聞標(biāo)題內(nèi)容進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對提高短文本分類的性能是

2017-11-22 16:29:580

如何用更少的數(shù)據(jù)自動(dòng)將文本分類，同時(shí)精確度還比原來的方法高

計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練ImageNet模型的成功已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了NLP領(lǐng)域。許多企業(yè)家、科學(xué)家和工程師目前都用調(diào)整過的ImageNet模型解決重要的視覺問題，現(xiàn)在這款工具已經(jīng)能用于語言處理，我們希望看到這一領(lǐng)域會(huì)有更多相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)生。

2018-05-21 15:53:056865

NLP的介紹和如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行NLP以及三種NLP技術(shù)的詳細(xì)介紹

本文用簡潔易懂的語言，講述了自然語言處理（NLP）的前世今生。從什么是NLP到為什么要學(xué)習(xí)NLP，再到如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行NLP，值得一讀。這是該系列的第一部分，介紹了三種NLP技術(shù)：文本嵌入、機(jī)器翻譯、Dialogue 和 Conversations。

2018-06-10 10:26:1078625

什么是遷移學(xué)習(xí)？NLP遷移學(xué)習(xí)的未來

只用了100個(gè)案例，他們就達(dá)到了和用2萬個(gè)案例訓(xùn)練出的模型同樣的錯(cuò)誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的代碼，因?yàn)榫S基百科有多種語言，這使得我們能快速地進(jìn)行語言轉(zhuǎn)換。除英語之外，其他語種并沒有很多經(jīng)過標(biāo)記的公開數(shù)據(jù)集，所以你可以在語言模型上對自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。

2018-08-17 09:18:184164

面向NLP任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)新模型ULMFit

除了能夠更快地進(jìn)行訓(xùn)練之外，遷移學(xué)習(xí)也是特別有趣的，僅在最后一層進(jìn)行訓(xùn)練，讓我們可以僅僅使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù)，而對整個(gè)模型進(jìn)行端對端訓(xùn)練則需要龐大的數(shù)據(jù)集。標(biāo)記數(shù)據(jù)的成本很高，在無需大型數(shù)據(jù)集的情況下建立高質(zhì)量的模型是很可取的方法。

2018-08-22 08:11:546038

NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包 ：用于特定領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型快速訓(xùn)練的高級SDK

，并在 TeslaGPU 上使用 DeepStream SDK 3.0 進(jìn)行部署。這些模型針對 IVA 特定參考使用場景（如檢測和分類）進(jìn)行了全面地訓(xùn)練。

2018-12-07 14:45:473739

如何使用Spark計(jì)算框架進(jìn)行分布式文本分類方法的研究

針對傳統(tǒng)文本分類算法在面對日益增多的海量文本數(shù)據(jù)時(shí)效率低下的問題，論文在Spark計(jì)算框架上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種并行化樸素貝葉斯文本分類器，并著重介紹了基于Spark計(jì)算框架的文本分類實(shí)現(xiàn)過程。實(shí)驗(yàn)階段

2018-12-18 14:19:573

使用深度模型遷移進(jìn)行細(xì)粒度圖像分類的方法說明

針對細(xì)粒度圖像分類方法中存在模型復(fù)雜度較高、難以利用較深模型等問題，提出深度模型遷移（ DMT）分類方法。首先，在粗粒度圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行深度模型預(yù)訓(xùn)練；然后，使用細(xì)粒度圖像數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練模型

2019-01-18 17:01:505

SiATL——最新、最簡易的遷移學(xué)習(xí)方法

許多傳統(tǒng)的遷移學(xué)習(xí)方法都是利用預(yù)先訓(xùn)練好的語言模型（LMs）來實(shí)現(xiàn)的，這些模型已經(jīng)非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級建模語法和語義語言特性，能夠在對象識別、機(jī)器翻譯、文本分類等許多任務(wù)中生成高質(zhì)量的結(jié)果。

2019-03-12 15:13:594150

為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型？8種優(yōu)秀預(yù)訓(xùn)練模型大盤點(diǎn)

正如我們在本文中所述，ULMFiT使用新穎的NLP技術(shù)取得了令人矚目的成果。該方法對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)，將其在WikiText-103數(shù)據(jù)集（維基百科的長期依賴語言建模數(shù)據(jù)集Wikitext之一）上訓(xùn)練，從而得到新數(shù)據(jù)集，通過這種方式使其不會(huì)忘記之前學(xué)過的內(nèi)容。

2019-04-04 11:26:2624417

為大家介紹三個(gè)NLP領(lǐng)域的熱門詞匯

預(yù)訓(xùn)練是通過大量無標(biāo)注的語言文本進(jìn)行語言模型的訓(xùn)練，得到一套模型參數(shù)，利用這套參數(shù)對模型進(jìn)行初始化，再根據(jù)具體任務(wù)在現(xiàn)有語言模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行精調(diào)。預(yù)訓(xùn)練的方法在自然語言處理的分類和標(biāo)記任務(wù)中，都被證明擁有更好的效果。目前，熱門的預(yù)訓(xùn)練方法主要有三個(gè)：ELMo，OpenAI GPT和BERT。

2019-04-04 16:52:423833

如何結(jié)合改進(jìn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的SVD-CNN進(jìn)行彈幕文本分類算法資料說明

采樣的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法（DBC-AL）選擇對分類模型貢獻(xiàn)率較高的樣本進(jìn)行標(biāo)注，以低標(biāo)注代價(jià)獲得高質(zhì)量模型訓(xùn)練集;然后，結(jié)合SVD算法建立SVD-CNN彈幕文本分類模型，使用奇異值分解的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN模型池化層進(jìn)行特征提取和降維，并在此基礎(chǔ)上完成彈幕文

2019-05-06 11:42:476

訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)基于文本分析預(yù)測葡萄酒質(zhì)量

我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數(shù)，這樣就能構(gòu)建出一個(gè)更全面的模型來預(yù)測葡萄酒質(zhì)量。為了將文字描述與其他特征結(jié)合起來進(jìn)行預(yù)測，我們可以創(chuàng)建一個(gè)集成學(xué)模型（文本分類器就是集成在內(nèi)的一部分）；也可以創(chuàng)建一個(gè)層級模型，在層級模型中，分類器的輸出會(huì)作為一個(gè)預(yù)測變量。

2019-05-16 18:27:396803

關(guān)于“NLP中的遷移學(xué)習(xí)”的教程

這些改進(jìn)，加上這些方法的廣泛可用性和易集成性，使人們想起了導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺中預(yù)訓(xùn)練字嵌入和ImageNet預(yù)訓(xùn)練成功的因素，并表明這些方法很可能成為NLP中的一種常用工具以及一個(gè)重要的研究方向。

2019-06-23 10:11:552744

8個(gè)免費(fèi)學(xué)習(xí)NLP的在線資源

此在線課程涵蓋從基礎(chǔ)到高級NLP，它是Coursera上高級機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)化的一部分。你可以免費(fèi)注冊本課程，你將學(xué)習(xí)情緒分析、總結(jié)、對話狀態(tài)跟蹤等。你將學(xué)習(xí)的主題包括文本分類介紹、語言建模和序列標(biāo)記、語義向量空間模型、序列到序列任務(wù)等等。

2019-07-07 07:44:008552

遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練：何去何從

把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T（T稱為目標(biāo)任務(wù)），遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個(gè)任務(wù)S（S稱為源任務(wù)）來提升任務(wù)T的效果，也即把S的信息遷移到T中。至于怎么遷移信息就有很多方法了，可以直接利用S的數(shù)據(jù)，也可以利用在S上訓(xùn)練好的模型，等等。

2019-07-18 11:29:478597

關(guān)于加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)能力以簡化設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署模型分析和介紹

與 R2017a 推出的功能相結(jié)合，可以使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）以及來自 Caffe 的模型（包括 Caffe Model Zoo）?？梢詮念^開始開發(fā)模型，包括使用 CNN 進(jìn)行圖像分類、對象檢測、回歸等。

2019-09-16 10:52:471955

NLP遷移學(xué)習(xí)面臨的問題和解決

自然語言處理(NLP)最近取得了巨大的進(jìn)步，每隔幾天就會(huì)發(fā)布最新的結(jié)果。排行榜瘋狂是指最常見的NLP基準(zhǔn)，如GLUE和SUPERGLUE，它們的得分越來越接近人類的水平。這些結(jié)果大多是通過超大(數(shù)十億個(gè)參數(shù))模型從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中遷移學(xué)習(xí)得到的。

2020-05-04 12:03:003596

NLP中文自然語言處理數(shù)據(jù)集、平臺和工具整理

資源整理了文本分類、實(shí)體識別詞性標(biāo)注、搜索匹配、推薦系統(tǒng)、指代消歧、百科數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練詞向量or模型、中文完形填空等大量數(shù)據(jù)集，中文數(shù)據(jù)集平臺和NLP工具等。 本文內(nèi)容整理自：https

2020-11-05 09:29:063606

textCNN論文與原理——短文本分類

是處理圖片的torchvision，而處理文本的少有提及，快速處理文本數(shù)據(jù)的包也是有的，那就是torchtext［1］。下面還是結(jié)合上一個(gè)案例：【深度學(xué)習(xí)】textCNN論文與原理——短文本分類（基于pytorch）［2］，使用torchtext進(jìn)行文本數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后再使用torchtext進(jìn)

2020-12-31 10:08:423277

小米在預(yù)訓(xùn)練模型的探索與優(yōu)化

大家?guī)硇∶自?b class="flag-6" style="color: red">預(yù)訓(xùn)練模型的探索與優(yōu)化。 01 預(yù)訓(xùn)練簡介 預(yù)訓(xùn)練與詞向量的方法一脈相承。詞向量是從任務(wù)無關(guān)和大量的無監(jiān)督語料中學(xué)習(xí)到詞的分布式表達(dá)，即文檔中詞的向量化表達(dá)。在得到詞向量之后，一般會(huì)輸入到下游任務(wù)中，進(jìn)行后續(xù)的計(jì)

2020-12-31 10:17:113696

深度學(xué)習(xí)：基于語境的文本分類弱監(jiān)督學(xué)習(xí)

高成本的人工標(biāo)簽使得弱監(jiān)督學(xué)習(xí)備受關(guān)注。seed-driven 是弱監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種常見模型。該模型要求用戶提供少量的seed words，根據(jù)seed words對未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成偽標(biāo)簽，增加訓(xùn)練

2021-01-18 16:04:273584

文本分類的一個(gè)大型“真香現(xiàn)場”來了

任何標(biāo)注數(shù)據(jù)啦！哇，真香！ 當(dāng)前的文本分類任務(wù)需要利用眾多標(biāo)注數(shù)據(jù)，標(biāo)注成本是昂貴的。而半監(jiān)督文本分類雖然減少了對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，但還是需要領(lǐng)域?qū)＜沂謩?dòng)進(jìn)行標(biāo)注，特別是在類別數(shù)目很大的情況下。 試想一下，我們?nèi)祟愂侨绾螌π侣?b class="flag-6" style="color: red">文本進(jìn)行分

2021-02-05 11:02:242364

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類分析

　　隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學(xué)習(xí)來解決文本分類問題，特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類問題進(jìn)行分析，介紹

2021-03-10 16:56:5637

結(jié)合BERT模型的中文文本分類算法

針對現(xiàn)有中文短文夲分類算法通常存在特征稀疏、用詞不規(guī)范和數(shù)據(jù)海量等問題，提出一種基于Transformer的雙向編碼器表示（BERT）的中文短文本分類算法，使用BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型對短文本進(jìn)行句子

2021-03-11 16:10:396

一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短文本分類模型

、詞向量以及短文本的概念集作為模型的輸入，運(yùn)用編碼器-解碼器模型對短文本與概念集進(jìn)行編碼，利用注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)概念權(quán)重值，減小無關(guān)噪聲概念對短文本分類的影響，在此基礎(chǔ)上通過雙向門控循環(huán)單元編碼短文本輸入序

2021-03-12 14:07:4710

集成WL-CNN和SL-Bi-LSTM的旅游問句文本分類算法

學(xué)習(xí)詞序列子空間向量和句序列深層語義信息，通過多頭注意力機(jī)制將兩種深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行集成以實(shí)現(xiàn)旅游問句文本的語法和語義信息互補(bǔ)，并通過 Softmax分類器得到最終的旅游問句文本分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型的旅游問句文本分類算法相比，該算法在準(zhǔn)

2021-03-17 15:24:346

一種側(cè)重于學(xué)習(xí)情感特征的預(yù)訓(xùn)練方法

transformers編碼表示）的基礎(chǔ)上，提岀了一種側(cè)重學(xué)習(xí)情感特征的預(yù)訓(xùn)練方法。在目標(biāo)領(lǐng)域的預(yù)練階段，利用情感詞典改進(jìn)了BERT的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。同時(shí)，使用基于上下文的詞粒度情感預(yù)測任務(wù)對掩蓋詞情感極性進(jìn)行分類，獲取偏向情感特征的文本表

2021-04-13 11:40:514

一種基于BERT模型的社交電商文本分類算法

基于BERT模型的社交電商文本分類算法。首先，該算法采用BERT（ Bidirectional Encoder Representations from Transformers）預(yù)訓(xùn)練語言模型來完成社交電商文本的句子層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入分類器進(jìn)行分類，最后采

2021-04-13 15:14:218

基于預(yù)訓(xùn)練模型和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型

語義槽填充是對話系統(tǒng)中一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，旨在為輸入句子的毎個(gè)單詞標(biāo)注正確的標(biāo)簽，其性能的妤壞極大地影響著后續(xù)的對話管理模塊。目前，使用深度學(xué)習(xí)方法解決該任務(wù)時(shí)，一般利用隨機(jī)詞向量或者預(yù)訓(xùn)練詞向量

2021-04-20 14:29:0619

基于BERT+Bo-LSTM+Attention的病歷短文分類模型

病歷文本的提取與自動(dòng)分類的方法具有很大的臨床價(jià)值。文中嘗試提出一種基于BERT十 BI-LSTM+ Attention融合的病歷短文本分類模型。使用BERT預(yù)處理獲取短文本向量作為模型輸入，對比BERT與 word2vec模型的預(yù)訓(xùn)練效果，對比Bⅰ-LSTM十 Atten

2021-04-26 14:30:2013

融合文本分類和摘要的多任務(wù)學(xué)習(xí)摘要模型

質(zhì)量，使用K- means聚類算法構(gòu)建 Cluster-2、 Cluster-10和 Cluster-20文本分類數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分類器，并研究不同分類數(shù)據(jù)集參與訓(xùn)練對摘要模型的性能影響，同時(shí)利用基于統(tǒng)計(jì)分布的判別法全面評價(jià)摘要準(zhǔn)確性。在CNNDM測試集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，

2021-04-27 16:18:5811

基于BERT的中文科技NLP預(yù)訓(xùn)練模型

深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)時(shí)依賴大型、高質(zhì)量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集。為降低深度學(xué)習(xí)模型對大型數(shù)據(jù)集的依賴，提出一種基于BERT的中文科技自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型 ALICE。通過對遮罩語言模型進(jìn)行

2021-05-07 10:08:1614

基于主題相似度聚類的文本分類算法綜述

傳統(tǒng)的文本分類方法僅使用一種模型進(jìn)行分類，容易忽略不同類別特征詞出現(xiàn)交叉的情況，影響分類性能。為提高文本分類的準(zhǔn)確率，提岀基于主題相似性聚類的文本分類算法。通過CH和 Wordcount相結(jié)合的方法

2021-05-12 16:25:206

基于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法研究對比

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練模型等主流方法在文本分類中應(yīng)用的發(fā)展歷程比較不同模型基于常用數(shù)據(jù)集的分類效果，表明利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)伂構(gòu)自動(dòng)獲取文本特征，可避免繁雜的人工特征工程，使文本分類

2021-05-13 16:34:3449

低頻詞詞向量優(yōu)化在短文本分類中的應(yīng)用

的下游任務(wù)時(shí)，往往需要通過微調(diào)進(jìn)行一定的更新和調(diào)整，使其更適用于目標(biāo)任務(wù)。但是，目標(biāo)語料集中的低頻詞由于缺少訓(xùn)練樣夲，導(dǎo)致在微調(diào)過程中無法獲得穩(wěn)定的梯度信息，使得詞向量無法得到有效更新。而在短文本分類任務(wù)中，這些低頻詞對分類結(jié)果同樣有著重要的指示性。

2021-05-17 15:37:2413

膠囊網(wǎng)絡(luò)在小樣本做文本分類中的應(yīng)用（下）

論文提出Dynamic Memory Induction Networks (DMIN) 網(wǎng)絡(luò)處理小樣本文本分類。 兩階段的（two-stage）few-shot模型： 在監(jiān)督學(xué)習(xí)階段（綠色的部分

2021-09-27 17:46:082785

基于雙通道詞向量的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)文本分類算法

的詞向量與基于特定文本分類任務(wù)擴(kuò)展的語境詞向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2個(gè)輸入通道，并采用具有動(dòng)態(tài)路由機(jī)制的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行文本分類。在多個(gè)英文數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，雙通道的詞向量訓(xùn)練方式優(yōu)于單通道策略，與LSTM、RAE、 M

2021-05-24 15:07:296

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隱含狄利克雷分配的文本分類

主題概率分布，提出一種文本分類算法NLDA。在 Thucnews語料庫和復(fù)旦大學(xué)語料庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LDA模型相比，該算法的平均分類準(zhǔn)確率分別提升5.53%和4.67%，平均訓(xùn)練時(shí)間分別減少8%和10%。

2021-05-25 15:20:591

基于主題分布優(yōu)化的模糊文本分類方法

在對類別模糊的文本進(jìn)行分類時(shí)，主題模型只考慮文檔和主題級別信息，未考慮底層詞語間的隱含信息且多數(shù)主題信息復(fù)雜、中心不明確。為此，提出一種改進(jìn)的文本分類方法。通過分位數(shù)選擇中心明確的主題，將其映射

2021-05-25 16:33:295

基于LSTM的表示學(xué)習(xí)-文本分類模型

的關(guān)鍵。為了獲得妤的文本表示，提高文本分類性能，構(gòu)建了基于LSTM的表示學(xué)習(xí)-文本分類模型，其中表示學(xué)習(xí)模型利用語言模型為文本分類模型提供初始化的文本表示和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。文中主要采用對抗訓(xùn)練方法訓(xùn)練語言模型，即在詞向量

2021-06-15 16:17:1718

基于注意力機(jī)制的新聞文本分類模型

基于注意力機(jī)制的新聞文本分類模型

2021-06-27 15:32:3230

基于WordNet模型的遷移學(xué)習(xí)文本特征對齊算法

基于WordNet模型的遷移學(xué)習(xí)文本特征對齊算法

2021-06-27 16:14:438

文本分類任務(wù)的Bert微調(diào)trick大全

1 前言 大家現(xiàn)在打比賽對預(yù)訓(xùn)練模型非常喜愛，基本上作為NLP比賽基線首選（圖像分類也有預(yù)訓(xùn)練模型）。預(yù)訓(xùn)練模型雖然很強(qiáng)，可能通過簡單的微調(diào)就能給我們帶來很大提升，但是大家會(huì)發(fā)現(xiàn)比賽做到后期

2021-07-18 09:49:323183

多模態(tài)圖像-文本預(yù)訓(xùn)練模型

某一方面的智能程度。具體來說是，領(lǐng)域?qū)＜胰斯?gòu)造標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，然后在其上訓(xùn)練及評價(jià)相關(guān)模型及方法。但由于相關(guān)技術(shù)的限制，要想獲得效果更好、能力更強(qiáng)的模型，往往需要在大量的有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。 近期預(yù)訓(xùn)練模型的

2021-09-06 10:06:534733

2021 OPPO開發(fā)者大會(huì)：NLP預(yù)訓(xùn)練大模型

2021 OPPO開發(fā)者大會(huì)：NLP預(yù)訓(xùn)練大模型 2021 OPPO開發(fā)者大會(huì)上介紹了融合知識的NLP預(yù)訓(xùn)練大模型。 責(zé)任編輯：haq

2021-10-27 14:18:412089

2021年OPPO開發(fā)者大會(huì) 融合知識的NLP預(yù)訓(xùn)練大模型

2021年OPPO開發(fā)者大會(huì)劉海鋒：融合知識的NLP預(yù)訓(xùn)練大模型，知識融合學(xué)習(xí)運(yùn)用在小布助手里面。

2021-10-27 14:48:162751

如何實(shí)現(xiàn)更綠色、經(jīng)濟(jì)的NLP預(yù)訓(xùn)練模型遷移

NLP中，預(yù)訓(xùn)練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預(yù)訓(xùn)練得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任務(wù)上分別進(jìn)行finetune，得到下游任務(wù)的模型。然而，這種方式

2022-03-21 15:33:302813

帶你從頭構(gòu)建文本分類器

文本分類是 NLP 中最常見的任務(wù)之一， 它可用于廣泛的應(yīng)用或者開發(fā)成程序，例如將用戶反饋文本標(biāo)記為某種類別，或者根據(jù)客戶文本語言自動(dòng)歸類。另外向我們平時(shí)見到的郵件垃圾過濾器也是文本分類最熟悉的應(yīng)用場景之一。

2022-03-22 10:49:324570

一種基于標(biāo)簽比例信息的遷移學(xué)習(xí)算法

摘要: 標(biāo)簽比例學(xué)習(xí)問題是一項(xiàng)僅使用樣本標(biāo)簽比例信息去構(gòu)建分類模型的挖掘任務(wù)，由于訓(xùn)練樣本不充分，現(xiàn)有方法將該問題視為單一任務(wù)，在文本分類中的表現(xiàn)并不理想。考慮到遷移學(xué)習(xí)在一定程度上能解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)

2022-03-30 15:46:31784

遷移學(xué)習(xí)Finetune的四種類型招式

遷移學(xué)習(xí)方法。例如NLP中的預(yù)訓(xùn)練Bert模型，通過在下游任務(wù)上Finetune即可取得比直接使用下游數(shù)據(jù)任務(wù)從零訓(xùn)練的效果要好得多。

2022-04-02 17:35:554102

文本預(yù)訓(xùn)練的模型架構(gòu)及相關(guān)數(shù)據(jù)集

多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)通常來源于大規(guī)模的模態(tài)間對齊樣本對。由于時(shí)序維度的存在，視頻當(dāng)中包含了比圖片更加豐富而冗余的信息。因此，收集大規(guī)模的視頻-文本對齊數(shù)據(jù)對用于視頻預(yù)訓(xùn)練存在較高的難度

2022-07-01 11:08:282843

利用視覺語言模型對檢測器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練

預(yù)訓(xùn)練通常被用于自然語言處理以及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，以增強(qiáng)主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，達(dá)到加速訓(xùn)練和提高模型泛化性能的目的。該方法亦可以用于場景文本檢測當(dāng)中，如最早的使用ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型初始化參數(shù)

2022-08-08 15:33:352094

深度學(xué)習(xí)——如何用LSTM進(jìn)行文本分類

簡介 主要內(nèi)容包括 如何將文本處理為Tensorflow LSTM的輸入 如何定義LSTM 用訓(xùn)練好的LSTM進(jìn)行文本分類 代碼 導(dǎo)入相關(guān)庫 #coding=utf-8 import

2022-10-21 09:57:072387

復(fù)旦&微軟提出?OmniVL：首個(gè)統(tǒng)一圖像、視頻、文本的基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練模型

根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和目標(biāo)下游任務(wù)的不同，現(xiàn)有的VLP方法可以大致分為兩類：圖像-文本預(yù)訓(xùn)練和視頻-文本預(yù)訓(xùn)練。前者從圖像-文本對中學(xué)習(xí)視覺和語言表征的聯(lián)合分布，后者則從視頻-文本對中建立視頻幀和文本之間的語義關(guān)聯(lián)。

2022-12-14 15:26:091467

使用 NVIDIA TAO 工具套件和預(yù)訓(xùn)練模型加快 AI 開發(fā)

可以訪問預(yù)訓(xùn)練模型的完整源代碼和模型權(quán)重。 該工具套件能夠高效訓(xùn)練視覺和對話式 AI 模型。由于簡化了復(fù)雜的 AI 模型和深度學(xué)習(xí)框架，即便是不具備 AI 專業(yè)知識的開發(fā)者也可以使用該工具套件來構(gòu)建 AI 模型。通過遷移學(xué)習(xí)，開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)對 NVIDIA 預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，

2022-12-15 19:40:061778

PyTorch文本分類任務(wù)的基本流程

文本分類是NLP領(lǐng)域的較為容易的入門問題，本文記錄文本分類任務(wù)的基本流程，大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個(gè)庫。 ## 1. 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理

2023-02-22 14:23:591796

預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小對于預(yù)訓(xùn)練模型的影響

BERT類模型的工作模式簡單，但取得的效果也是極佳的，其在各項(xiàng)任務(wù)上的良好表現(xiàn)主要得益于其在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)到的文本表征能力。那么如何從語言學(xué)的特征角度來衡量一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型的究竟學(xué)習(xí)到了什么樣的語言學(xué)文本知識呢？

2023-03-03 11:20:002347

ChatGPT能否幫助FPGA設(shè)計(jì)彌補(bǔ)能力的缺失呢？

科技即生產(chǎn)力，最近，OpenAI 發(fā)布了 ChatGPT，在各大論壇和許多網(wǎng)站上受到了廣泛關(guān)注，ChatGPT是由 OpenAI 提出的大型預(yù)訓(xùn)練語言模型，使用了許多深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以生成文本內(nèi)容，也可以進(jìn)行文本分類、問答等任務(wù)。

2023-03-25 15:07:232066

什么是預(yù)訓(xùn)練 AI 模型？

預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個(gè)剛學(xué)會(huì)走路的孩子什么是獨(dú)角獸，那么我們首先應(yīng)

2023-04-04 01:45:022355

淺析4個(gè)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域常用遷移學(xué)習(xí)模型

使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來通過遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺問題。

2023-04-23 18:08:412840

利用OpenVINO?部署HuggingFace預(yù)訓(xùn)練模型的方法與技巧

作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的 “github”，HuggingFace 已經(jīng)共享了超過 100,000 個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型

2023-05-19 15:57:431717

什么是預(yù)訓(xùn)練AI模型？

預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。

2023-05-25 17:10:091816

NVIDIA AI 技術(shù)助力 vivo 文本預(yù)訓(xùn)練大模型性能提升

vivo AI 團(tuán)隊(duì)與 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)合作，通過算子優(yōu)化，提升 vivo 文本預(yù)訓(xùn)練大模型的訓(xùn)練速度。在實(shí)際應(yīng)用中， 訓(xùn)練提速 60% ，滿足了下游業(yè)務(wù)應(yīng)用對模型訓(xùn)練速度的要求。通過

2023-05-26 07:15:031303

基于預(yù)訓(xùn)練模型和語言增強(qiáng)的零樣本視覺學(xué)習(xí)

Stable Diffusion 多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型 考慮多標(biāo)簽圖像分類任務(wù)——每幅圖像大于一個(gè)類別 如果已有圖文對齊模型——能否用文本特征代替圖像特征 訓(xùn)練的時(shí)候使用文本組成的句子 對齊總會(huì)有 gap，選 loss 的時(shí)候使用 rank loss，對模態(tài) gap 更穩(wěn)定 拿到文本后有幾種選擇，比如

2023-06-15 16:36:111094

一文詳解遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)需要將預(yù)訓(xùn)練好的模型適應(yīng)新的下游任務(wù)。然而，作者觀察到，當(dāng)前的遷移學(xué)習(xí)方法通常無法關(guān)注與任務(wù)相關(guān)的特征。在這項(xiàng)工作中，作者探索了重新聚焦模型注意力以進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。作者提出了自上而下的注意力

2023-08-11 16:56:177738

視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹

Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對象檢測、實(shí)例分割、語義分割、姿態(tài)評估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與評估。支持對數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強(qiáng)等，此外還支持預(yù)訓(xùn)練模型庫下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測推理。

2023-09-22 09:49:511906

如何利用CLIP 的2D 圖像-文本預(yù)習(xí)知識進(jìn)行3D場景理解

自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的是獲得有利于下游任務(wù)的良好表現(xiàn)。主流的方法是使用對比學(xué)習(xí)來與訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。受CLIP成功的啟發(fā)，利用CLIP的預(yù)訓(xùn)練模型來完成下游任務(wù)引起了廣泛的關(guān)注。本文利用圖像文本預(yù)先訓(xùn)練的CLIP知識來幫助理解3D場景。

2023-10-29 16:54:092900

人工智能中文本分類的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)

在本文中，我們?nèi)嫣接懥?b class="flag-6" style="color: red">文本分類技術(shù)的發(fā)展歷程、基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，以及從RNN到Transformer的技術(shù)演進(jìn)。文章詳細(xì)介紹了各種模型的原理和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，旨在提供對文本分類技術(shù)深入理解的全面視角。

2023-12-16 11:37:313391

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分類領(lǐng)域的應(yīng)用

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，文本分類一直是一個(gè)重要的研究方向。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）在圖像識別領(lǐng)域取得了

2024-07-01 16:25:071698

預(yù)訓(xùn)練模型的基本原理和應(yīng)用

訓(xùn)練好的模型，這些模型通常在某些通用任務(wù)上表現(xiàn)出色，并且可以作為后續(xù)特定任務(wù)的起點(diǎn)，通過遷移學(xué)習(xí)或微調(diào)（Fine-tuning）等方式進(jìn)行適應(yīng)和優(yōu)化。以下是對預(yù)訓(xùn)練模型的詳細(xì)探討，包括其定義、基本原理、應(yīng)用、優(yōu)缺點(diǎn)以及未來展望。

2024-07-03 18:20:155530

nlp自然語言處理模型怎么做

的進(jìn)展。本文將詳細(xì)介紹NLP模型的構(gòu)建過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練與優(yōu)化等方面。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理是NLP模型構(gòu)建的第一步，其目的是將原始文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型能夠處理的格式。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括以下幾個(gè)步驟： 1.1 文本清洗 文本清洗是去除文本中的無關(guān)信息，

2024-07-05 09:59:591552

llm模型和chatGPT的區(qū)別

LLM（Large Language Model）是指大型語言模型，它們是一類使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的自然語言處理（NLP）模型。LLM模型可以處理各種語言任務(wù)，如文本生成、文本分類、機(jī)器翻譯等。目前

2024-07-09 09:55:492494

llm模型有哪些格式

Representations from Transformers）：BERT是一種雙向預(yù)訓(xùn)練模型，通過大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以用于各種NLP任務(wù)，如文本分類、問答、命名實(shí)體識別等。 b. GPT（

2024-07-09 09:59:522008

nlp邏輯層次模型的特點(diǎn)

NLP（自然語言處理）邏輯層次模型是一種用于理解和生成自然語言文本的計(jì)算模型。它將自然語言文本分解為不同的層次，以便于計(jì)算機(jī)更好地處理和理解。以下是對NLP邏輯層次模型特點(diǎn)的分析： 詞匯層次 詞匯

2024-07-09 10:39:491482

LLM預(yù)訓(xùn)練的基本概念、基本原理和主要優(yōu)勢

在人工智能和自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）的興起極大地推動(dòng)了技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的發(fā)展。LLM通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，獲得了

2024-07-10 11:03:484563

大語言模型的預(yù)訓(xùn)練

能力，逐漸成為NLP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。大語言模型的預(yù)訓(xùn)練是這一技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵步驟，它通過在海量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到語言的通用知識，為后續(xù)的任務(wù)微調(diào)奠定基礎(chǔ)。本文將深入探討大語言模型預(yù)訓(xùn)練的基本原理、步驟以及面臨的挑戰(zhàn)。

2024-07-11 10:11:521581

預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系

預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個(gè)重要概念，它們在提高模型性能、減少訓(xùn)練時(shí)間和降低對數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將從定義、原理、應(yīng)用、區(qū)別和聯(lián)系等方面詳細(xì)探討預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)。

2024-07-11 10:12:422703

利用TensorFlow實(shí)現(xiàn)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類模型

要利用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的文本分類模型，我們首先需要明確幾個(gè)關(guān)鍵步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估與調(diào)優(yōu)，以及最終的模型部署（盡管在本文中，我們將重點(diǎn)放在前四個(gè)步驟上）。下面，我將詳細(xì)闡述這些步驟，并給出一個(gè)具體的示例。

2024-07-12 16:39:431881

KerasHub統(tǒng)一、全面的預(yù)訓(xùn)練模型庫

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，在處理各種類型的任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練模型變得越來越重要。Keras 以其用戶友好型 API 和對易用性的重視而聞名，始終處于這一動(dòng)向的前沿。Keras 擁有專用的內(nèi)容庫，如用

2024-12-20 10:32:00868

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