- 博客(3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 命名实体识别NER实战
1，什么是命名实体识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）就是从一句话中找出相关的实体，并标识出其位置，实体的定义很广，可以是人名、机构、地点，根据业务需求也可以是性别、产品型号之类的。 例如： 刘媛媛同学被清华大学录取。 这里刘媛媛是一个人，清华大学是一个机构。 NER是NLP中一项基础性关键任务,对于其他...
2019-06-16 18:22:14
897
原创 BERT使用心得经验分享
使用Bert有一段时间了，在项目中确实也能带来提升，这里总结下bert的使用心得。 #1，资源的使用 Bert在训练的过程确实很消耗资源。 上面是Bert模型在12G显存的显卡上，每轮的样本数和句子长度。 开始还担心Bert模型部署在客户的机器上能否正常运行。后面测试发现，如果没有太高的并发，其实在预测阶段对显存的消耗并不高，大概1-2G显存即可。 #2，模型速度 使用Bert模型一定要跑在GP...
2019-06-10 09:33:45
6343
4
原创 BERT使用详解(实战)
BERT模型，本质可以把其看做是新的word2Vec。对于现有的任务，只需把BERT的输出看做是word2vec，在其之上建立自己的模型即可了。 1，下载BERT BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-he...
2019-02-21 10:42:32
8077
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人