NLP中的遷移學習：利用預(yù)訓練模型進行文本分類

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)
• 機器學習(136440) 機器學習(136440)
• nlp(23233) nlp(23233)

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2018-08-17 09:18:184164

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

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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，往往需要通過微調(diào)進行一定的更新和調(diào)整，使其更適用于目標任務(wù)。但是，目標語料集中的低頻詞由于缺少訓練樣夲，導致在微調(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)督學習階段（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)擴展的語境詞向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2個輸入通道，并采用具有動態(tài)路由機制的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)模型進行文本分類。在多個英文數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，雙通道的詞向量訓練方式優(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語料庫和復旦大學語料庫上進行實驗，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LDA模型相比，該算法的平均分類準確率分別提升5.53%和4.67%，平均訓練時間分別減少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行分類時，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)主題信息復雜、中心不明確。為此，提出一種改進的文本分類方法。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的表示學習-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的表示學習-文本分類模型，其中表示學習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練方法訓練語言模型，即在詞向量

2021-06-15 16:17:1718

基于注意力機制的新聞文本分類模型

基于注意力機制的新聞文本分類模型

2021-06-27 15:32:3230

基于WordNet模型的遷移學習文本特征對齊算法

基于WordNet模型的遷移學習文本特征對齊算法

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)訓練模型）。預(yù)訓練模型雖然很強，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)造標準數(shù)據(jù)集，然后在其上訓練及評價相關(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、能力更強的模型，往往需要在大量的有標注的數(shù)據(jù)上進行訓練。 近期預(yù)訓練模型的

2021-09-06 10:06:534733

2021 OPPO開發(fā)者大會：NLP預(yù)訓練大模型

2021 OPPO開發(fā)者大會：NLP預(yù)訓練大模型 2021 OPPO開發(fā)者大會上介紹了融合知識的NLP預(yù)訓練大模型。 責任編輯：haq

2021-10-27 14:18:412089

2021年OPPO開發(fā)者大會 融合知識的NLP預(yù)訓練大模型

2021年OPPO開發(fā)者大會劉海鋒：融合知識的NLP預(yù)訓練大模型，知識融合學習運用在小布助手里面。

2021-10-27 14:48:162751

如何實現(xiàn)更綠色、經(jīng)濟的NLP預(yù)訓練模型遷移

NLP中，預(yù)訓練大模型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)訓練得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任務(wù)上分別進行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記為某種類別，或者根據(jù)客戶文本語言自動歸類。另外向我們平時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

一種基于標簽比例信息的遷移學習算法

摘要: 標簽比例學習問題是一項僅使用樣本標簽比例信息去構(gòu)建分類模型的挖掘任務(wù)，由于訓練樣本不充分，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?？紤]到遷移學習在一定程度上能解決訓練數(shù)據(jù)

2022-03-30 15:46:31784

遷移學習Finetune的四種類型招式

遷移學習方法。例如NLP中的預(yù)訓練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)從零訓練的效果要好得多。

2022-04-02 17:35:554102

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

多模態(tài)預(yù)訓練的數(shù)據(jù)通常來源于大規(guī)模的模態(tài)間對齊樣本對。由于時序維度的存在，視頻當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行預(yù)訓練

預(yù)訓練通常被用于自然語言處理以及計算機視覺領(lǐng)域，以增強主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，達到加速訓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中，如最早的使用ImageNet預(yù)訓練模型初始化參數(shù)

2022-08-08 15:33:352094

深度學習——如何用LSTM進行文本分類

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 用訓練好的LSTM進行文本分類 代碼 導入相關(guān)庫 #coding=utf-8 import

2022-10-21 09:57:072387

復旦&微軟提出?OmniVL：首個統(tǒng)一圖像、視頻、文本的基礎(chǔ)預(yù)訓練模型

根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和目標下游任務(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)訓練和視頻-文本預(yù)訓練。前者從圖像-文本對中學習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)訓練模型加快 AI 開發(fā)

可以訪問預(yù)訓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練視覺和對話式 AI 模型。由于簡化了復雜的 AI 模型和深度學習框架，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。通過遷移學習，開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)對 NVIDIA 預(yù)訓練模型進行微調(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**兩個庫。 ## 1. 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理

2023-02-22 14:23:591796

預(yù)訓練數(shù)據(jù)大小對于預(yù)訓練模型的影響

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)督文本上學習到的文本表征能力。那么如何從語言學的特征角度來衡量一個預(yù)訓練模型的究竟學習到了什么樣的語言學文本知識呢？

2023-03-03 11:20:002347

ChatGPT能否幫助FPGA設(shè)計彌補能力的缺失呢？

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)訓練語言模型，使用了許多深度學習技術(shù)，可以生成文本內(nèi)容，也可以進行文本分類、問答等任務(wù)。

2023-03-25 15:07:232066

什么是預(yù)訓練 AI 模型？

預(yù)訓練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓練的深度學習模型。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)用需求進行自定義。 如果要教一個剛學會走路的孩子什么是獨角獸，那么我們首先應(yīng)

2023-04-04 01:45:022355

淺析4個計算機視覺領(lǐng)域常用遷移學習模型

使用SOTA的預(yù)訓練模型來通過遷移學習解決現(xiàn)實的計算機視覺問題。

2023-04-23 18:08:412840

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

作為深度學習領(lǐng)域的 “github”，HuggingFace 已經(jīng)共享了超過 100,000 個預(yù)訓練模型

2023-05-19 15:57:431717

什么是預(yù)訓練AI模型？

預(yù)訓練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓練的深度學習模型。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)用需求進行自定義。

2023-05-25 17:10:091816

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

vivo AI 團隊與 NVIDIA 團隊合作，通過算子優(yōu)化，提升 vivo 文本預(yù)訓練大模型的訓練速度。在實際應(yīng)用中， 訓練提速 60% ，滿足了下游業(yè)務(wù)應(yīng)用對模型訓練速度的要求。通過

2023-05-26 07:15:031303

基于預(yù)訓練模型和語言增強的零樣本視覺學習

Stable Diffusion 多模態(tài)預(yù)訓練模型 考慮多標簽圖像分類任務(wù)——每幅圖像大于一個類別 如果已有圖文對齊模型——能否用文本特征代替圖像特征 訓練的時候使用文本組成的句子 對齊總會有 gap，選 loss 的時候使用 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

一文詳解遷移學習

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

2023-08-11 16:56:177738

視覺深度學習遷移學習訓練框架Torchvision介紹

Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學習遷移學習訓練框架，當前支持的圖像分類、對象檢測、實例分割、語義分割、姿態(tài)評估模型的遷移學習訓練與評估。支持對數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強等，此外還支持預(yù)訓練模型庫下載相關(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)習知識進行3D場景理解

自我監(jiān)督學習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習來與訓練網(wǎng)絡(luò)。受CLIP成功的啟發(fā)，利用CLIP的預(yù)訓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)、深度學習的應(yīng)用，以及從RNN到Transformer的技術(shù)演進。文章詳細介紹了各種模型的原理和實戰(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重要的研究方向。隨著深度學習技術(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)訓練模型的基本原理和應(yīng)用

訓練好的模型，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，通過遷移學習或微調(diào)（Fine-tuning）等方式進行適應(yīng)和優(yōu)化。以下是對預(yù)訓練模型的詳細探討，包括其定義、基本原理、應(yīng)用、優(yōu)缺點以及未來展望。

2024-07-03 18:20:155530

nlp自然語言處理模型怎么做

的進展。本文將詳細介紹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習技術(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)訓練模型，通過大量文本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練，可以用于各種NLP任務(wù)，如文本分類、問答、命名實體識別等。 b. GPT（

2024-07-09 09:59:522008

nlp邏輯層次模型的特點

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算模型。它將自然語言文本分解為不同的層次，以便于計算機更好地處理和理解。以下是對NLP邏輯層次模型特點的分析： 詞匯層次 詞匯

2024-07-09 10:39:491482

LLM預(yù)訓練的基本概念、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）的興起極大地推動了技術(shù)的進步和應(yīng)用的發(fā)展。LLM通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進行預(yù)訓練，獲得了

2024-07-10 11:03:484563

大語言模型的預(yù)訓練

能力，逐漸成為NLP領(lǐng)域的研究熱點。大語言模型的預(yù)訓練是這一技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵步驟，它通過在海量無標簽數(shù)據(jù)上進行訓練，使模型學習到語言的通用知識，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)訓練和遷移學習的區(qū)別和聯(lián)系

預(yù)訓練和遷移學習是深度學習和機器學習領(lǐng)域中的兩個重要概念，它們在提高模型性能、減少訓練時間和降低對數(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)系等方面詳細探討預(yù)訓練和遷移學習。

2024-07-11 10:12:422703

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

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

2024-07-12 16:39:431881

KerasHub統(tǒng)一、全面的預(yù)訓練模型庫

深度學習領(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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