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原创 Datawhale AI夏令营第三期：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——学习记录（3）

-model_name_or_path chatglm2-6b \ 本地模型的目录--stage sft \ 微调方法--use_v2 \ 使用glm2模型微调，默认值true--do_train \ 是否训练，默认值true--dataset paper_label \ 数据集名字--lora_rank 8 \ LoRA 微调中的秩大小--output_dir ./output/label_xfg \ 输出lora权重存放目录。

2023-08-25 23:23:53 211 1

原创 Datawhale AI夏令营第三期：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——学习记录（2）

主题：NLP上分思路与技巧分享时间：2023年8月21日20：00地点：线上直播（B站、微信视频号）策划/分享人：司玉鑫、潘笃驿学习资料:Docs直播回放：【NLP上分思路与技巧 - Bert Topline】 https://www.bilibili.com/video/BV1Wu4y1i72q/?BERT，是一个经典的深度学习、预训练模型。

2023-08-22 23:00:51 173 1

原创 Datawhale AI夏令营第三期：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——学习记录（1）

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（AI）领域的技术之一，其目标是赋予计算机理解、解释、处理和生成人类日常语言（例如英语、中文等）的能力。通过实现这一目标，NLP致力于让计算机能够模仿人类一样的语言处理能力，从而实现更加自然、智能的人机交互。该领域的任务范围广泛，其中包括文本分类，自动将文本分配到预先定义的类别中，例如垃圾邮件分类和情感分析；还有信息抽取，从文本中提取特定信息，如新闻报道中的重要事件。：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛。

2023-08-18 23:29:02 174 1

转载 YOLOv5的置信度阀值与iou阀值及P R详解

P值如果设为100，即要求被标记出来的区域一定属于A类，这种概率非常低，所以可能一个A类都识别不出来，进而导致R值为0。而若P值设为0.1，则要求被标记出来的区域只要有百分十的概率属于A类即可，那么将有很多A类被标记，R值也进一步提高。可以看出，随R值的升高，A被预测到的数量也会增加，即那些可能性较低的A类也逐渐被预测出来。以此类推，当A类的R值设为1时，表示以某精确度P11计算，检测到了所有的A类标签。预测出了400份被认为是猫，其中，正确的有300份，错误的有100份。

2023-01-17 14:48:09 5053