bert文本分类

这么重要的oop七大原则,你知道几个？

前言“杀死一个程序员不需要用枪，改三次需求就可以了”，虽然这是一句话笑话，但也从侧面描述出了软件的可维护性重要性知名软件大师RobertC.Martin认为一个可维护性（Maintainability）
马跃的随笔·2023-10-23 04:24

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立（条件独立性假设），这是“朴素”（Naive）之处，因为在现实情况中，特征之间可能存在相关性。
亿星海·2023-10-23 00:55

LLM-202210：GLM【开源双语预训练语言模型】

GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling》《GLM-130B:Anopenbilingualpre-trainedmodel》一、简介已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（如BERT
u013250861·2023-10-22 22:35

mysql触发器if then,如何修复这个IF-ELSE-THEN语句在MySQL触发器

CREATETRIGGERTransaction_insertBEFOREINSERTONTransactionFOREACHROWIFAccount.CreditBalance+NEW.AmountberTHENUPDATEAccountSETCreditBalance
渴饮易水流·2023-10-22 22:35

论文笔记 -《REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training》

1、前言2019年可以说是语言模型快速发展的一年，BERT、XLNET、Albert等等模型不断刷新各个NLP榜单。在NLP榜单中比较引人注目的应该属于阅读理解型的任务，例如SQuAD等等。
*Lisen·2023-10-22 20:27

神经网络的问题总结

进展：神经网络在图像分类、文本分类、音频分类等方面取得了显著进展，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。回归问题：特点：用于预测连续数值输出，通常与数值预测和回归分析有关。
Chen_Chance·2023-10-22 17:34

【Overload游戏引擎细节分析】Lambert材质Shader分析

一、经典光照模型：Phong模型现实世界的光照是极其复杂的，而且会受到诸多因素的影响，这是以目前我们所拥有的处理能力无法模拟的。经典光照模型冯氏光照模型(PhongLightingModel)通过单独计算光源成分得到综合光照效果，然后添加到材质表面特定的点。冯光照模型的主要由3个部分组成：环境(Ambient)、漫反射(Diffuse)和镜面(Specular)光照。环境光照(AmbientLig
loveoobaby·2023-10-22 17:12

单机高爆版

Agamethattestsmemory.Inthegame,youneedtorememberthepositionofeachcardthatyouopenandfindthecardwiththesamepattern.Youcantrytoeliminatehowmanycardsyoucaneliminateallthecards
8551554e9a24·2023-10-22 16:43

复利是奇迹还是谎言？

–AlbertEinstein爱因斯坦曾经说过：“复利是世界第八大奇迹。知之者赚，不知者将付出代价。”关于复利有个鸡蛋的故事。从前有个人，得到一个鸡蛋，但他没有吃。他想，如果我等这个鸡蛋孵出小鸡，
最难将息z·2023-10-22 15:01

FastText:Bag of Tricks for Efficient Text Classification

FastText:BagofTricksforEfficientTextClassification摘要简而言之，FastText快而准，标准多核CPU就能满足很多文本分类需求，是一个不错的baseline
张寂黯·2023-10-22 14:04

【论文笔记】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

这篇文章写的是Facebook推出的FastText，能够快速在海量文本数据上进行分类任务和表示学习，可以用一个普通的多线程CPU在十分钟内训练百万级的语料，一分钟内将五十万文本分类到三十万个类别中。
theoreoeater·2023-10-22 14:34

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(Fasttext)

Fasttext历史意义:1、提出一种新的文本分类方法-Fasttext，能够快速进行文本分类，效果较好2、提出一种新的使用子词的词向量训练方法，能够在一定程度上解决oov问题3、将Fasttext开源使得工业界和学术界能够快速的使用
BUPT-WT·2023-10-22 14:34

(36)[EACL] Bag of Tricks for Efficient Text Classification

计划完成深度学习入门的126篇论文第三十六篇，FAIR的TomasMikolov等发表的在文本分类的Bag技巧的论文。
gdtop818·2023-10-22 14:03

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)

HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务一sentimentanalysis任务二tagprediction总结fasttext词向量优势摘要本文提出了一种简单有效的文本分类和表示学习方法
云淡风轻__·2023-10-22 14:33

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (fastText) 学习笔记

fastText是可以应用在带监督的文本分类问题的语言模型，准确率可以与深度学习相提并论，且速度更快。它有两个突出的优点：因为调用了简单的线性模型而不是神经网络模型，所以它在保持了高精度的情况下，大
ffffatgoose·2023-10-22 14:33

NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification

fastTextAbstractIntroductionModelarchitectureHierarchicalsoftmaxN-gramfeaturesExperimentDiscussionandconclusion一点思考ReferenceAbstract本文提出了一种简单高效的文本分类基线方法
技术宅zch·2023-10-22 14:32

Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记

论文原文BagofTricksforEfficientTextClassification论文信息EACL2017论文解读HytnChen更新时间2020-02-23文本分类相关方法用作文本分类的卷积神经网络
Nstar-LDS·2023-10-22 14:01

Bag of Tricks for Efficient Text Classification

文章摘要这篇文章为文本分类提供了一个简单又高效的模型，fasttext。这个模型在效果上能比肩复杂的深度学习模型的同时，在速度上又快了几个量级。
AI深入浅出·2023-10-22 14:30

Bag of Tricks for Efficient Text Classification论文阅读及实战

四、参考资料本文目录(仅做浏览用，暂时不支持页面内跳转)一、Fasttext算法综述Fasttext是FacebookAIResearch2016年推出的文本分类和词训练工具，其源码已经托管在Github
CurryCoder·2023-10-22 14:29

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

摘要这篇论文探索了一个简单有效的文本分类的baseline。实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。
沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

主要的有点就是快，用途就是用于文本分类，模型结构如上，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数
WitsMakeMen·2023-10-22 14:55

Bert 结构理论 笔记 Bert理解

Bert理解AttentionAttention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key
白又白胖又胖·2023-10-22 14:51

【NLP】 一步步理解BERT

一步步理解BERTcsdn：https://blog.csdn.net/qq_36645271github：https://github.com/aimi-cn/AILearners本文转载自CSDN作者财神
Jermiane·2023-10-22 14:50

用BERT进行机器阅读理解

这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edwardcqian/bert_QA。
javastart·2023-10-22 14:49

Bert理解总结

BERT是基于微调的多层Transformer编码器，目标是生成语言模型，只需要transformer的encoder部分。
Mark_Aussie·2023-10-22 14:48

BERT 理解

BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder。
Carlosi·2023-10-22 14:18

BERT要点理解

pre-training以及fine-tuning预训练阶段，使用无标签数据在不同的预训练任务上训练微调阶段，首先使用预训练的参数进行初始化，然后根据下游任务的标签数据进行微调，不同的下游任务有不同的微调模型，BERT
Unintented·2023-10-22 14:18

BERT论文理解-理论版

目录BERT模型架构输入表征预训练任务代码实现Encoder编码器模块BERT模型架构BERT模型架构是一种多层双向变换器（Transformer）编码器。
jianafeng·2023-10-22 14:47

php 类似于excel公式,php - 获取麻木的类似Excel的列名的算法

例如：1=>A2=>B27=>AA28=>AB14558=>UMX我已经编写了一个算法来做这个，但我想知道是否更简单或更快的方法：functionnumberToColumnName($number){
辉浪子·2023-10-22 14:43

自然语言处理---迁移学习

fasttext介绍作为NLP工程领域常用的工具包，fasttext有两大作用：进行文本分类、训练词向量。在保持较高精度的情况下，快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势。
lichunericli·2023-10-22 12:18

后盾

大汶口文化陶壶一组也许是因为疫情造成伤害而引起本地人的仇恨，现在漂亮国居住的亚洲裔越来越不安全了，亚特兰大八人一次性遭到21岁RobertAaronLong的射杀，六位亚裔。
大道之行行·2023-10-22 09:05

自然语言处理---Transformer机制详解之GPT模型介绍

公司提出的一种语言预训练模型.OpenAI在论文>中提出GPT模型.OpenAI后续又在论文>中提出GPT2模型.GPT和GPT2模型结构差别不大,但是GPT2采用了更大的数据集进行训练.OpenAIGPT模型是在GoogleBERT
lichunericli·2023-10-22 09:29

软件设计原则-依赖倒置原则讲解以及代码示例

依赖倒置原则一，介绍1.前言依赖倒置原则（DependencyInversionPrinciple，DIP）是面向对象设计中的一个重要原则，由RobertC.Martin提出。
小电玩·2023-10-22 08:12

数字图像处理 空间域锐化 MATLAB实验

一、原理_空间域锐化设图像为f(x,y)，Roberts算子的定义式为：其对应的模板为：Prewitt算子的定义式为：其中，其对应的模板为：Sobel算子的定义式为：其中，其对应的模板为：Laplacian
Jasmine-Lily·2023-10-22 08:17

软件设计原则-开闭原则讲解以及代码示例

开闭原则一，介绍1.前言开闭原则（Open-ClosedPrinciple，OCP）是面向对象设计中的一条重要原则，它由BertrandMeyer在其著作《面向对象软件构造》中提出，并成为SOLID原则之一
小电玩·2023-10-22 08:32

真正的利器：对比学习SimCSE

和没有对比学习的Bert相比，个人认为最大的区别就是：考虑到了拉大当前样本和不相关样本的距离，uniformity。而原始的Bert仅仅考虑了相似样本越相似越
南朝容止·2023-10-22 06:02

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT GPT ELMo模型的对比

1BERT、GPT、ELMo的不同点关于特征提取器:ELMo采用两部分双层双向LSTM进行特征提取,然后再进行特征拼接来融合语义信息.GPT和BERT采用Transformer进行特征提取.很多NLP任务表明
lichunericli·2023-10-22 05:20

基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（基础概念与架构）

AI智能问答系统AI智能问答系统是一种使用人工智能技术来回答用户提出的问题的系统。该系统可以理解自然语言输入，分析问题的语义和意图，并根据预先定义的知识库或学习过程中积累的知识，提供相应的答案或建议。AI智能问答系统通常包含以下组件：自然语言处理（NLP）模块：用于将自然语言问题转化为计算机可处理的形式，并提取问题的语义和意图。知识库：包含各种领域的知识和信息，如百科全书、专业数据库、文档等。知识
lichunericli·2023-10-22 05:49

基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（开发环境准备）

基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（1）_lichunericli的博客-CSDN博客基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（1）https://blog.csdn.net/lichunericli
lichunericli·2023-10-22 05:49

基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（Java+Python实现）

添加Maven依赖io.milvusmilvus-sdk-java2.2.3获取csv原始数据集datasetpublicListgetData(){try{InputStreaminputStream=ManagerAiController.class.getClassLoader().getResourceAsStream("questions/lancode.csv");byte[]byte
lichunericli·2023-10-22 05:49

python 深度学习 解决遇到的报错问题6

目录一、解决报错'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co',port=443):Maxretriesexceededwithurl:/bert-base-uncased
水w·2023-10-22 04:01

webgl计算包围盒大小

newTHREE.Scene();vargeometry=newTHREE.SphereGeometry(120,60,60);//创建一个球体几何对象varmaterial=newTHREE.MeshLambertMaterial
bcbobo21cn·2023-10-22 01:13

使用PG_STAT_REPLICATION监视复制

作者：汉斯·尤尔根·舍尔希(Hans-JürgenSchönig)，从上世纪90年代开始使用PostgreSQL，他是CYBERTEC公司的CEO与技术带头人，CYBERTEC是该领域的市场领导者之一，
PostgreSQLChina·2023-10-22 01:58

pytorch一机多卡训练

有个不能接受的缺陷是：DataParallel是基于Parameterserver的算法，所有的loss都在主卡上计算，负载不均衡的问题比较严重，有时在模型较大的时候（比如bert-large）
绛洞花主敏明·2023-10-22 00:46

248. Strobogrammatic Number III

DescriptionAstrobogrammaticnumberisanumberthatlooksthesamewhenrotated180degrees(lookedatupsidedown).Writeafunctiontocountthetotalstrobogrammaticnumbersthatexistintherangeoflow
Nancyberry·2023-10-21 23:10

Go语言基础

Go是从2007年末由RobertGriesemer,RobPike,KenThompson主持开发，后来还加入了IanLanceTaylor,RussCox等人，并最终于2009年11月开源，在2012
Susinl·2023-10-21 21:21

为什么嵌入通常优于TF-IDF：探索NLP的力量

NLP中的重要任务之一是文本分类，我们根据文本的内容将文本分类为不同的类别。过去，流行的文本分类方法之一是TF-IDF方法。然而，随着深度学习的出现，另一种称为词嵌入的方法变得越来越流行。
无水先生·2023-10-21 21:48

ThreeJS光照类型详解及示例演示

具体来说，ThreeJS采用了基于Lambertian反射模型和Phong着色模型的光照计算方式，通过计算物体表面的法向量、光线方向和视角方向之间的关系，来确定物体表面的颜色和亮度。
skyuning·2023-10-21 19:00

修炼k8s+flink+hdfs+dlink（四：k8s（二）架构）

kubertnetes通过将容器存放在节点（node）上的Pod来执行你的工作负载。所以我们需要提前注册节点。1.2定义。一组工作机器，称为节点，会运行容器化应用程序。每个集群至少有一个工作节点。
宇智波云·2023-10-21 18:00

Transformers基本组件（一）快速入门Pipeline、Tokenizer、Model

借助Transformers工具包，可以非常方便的调用主流预训练模型解决实际的下游任务，如文本分类、文本匹配、命名实体识别、阅读理解、文
undo_try·2023-10-21 18:55
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