13、基于AWD - LSTM的习语句子分类与物联网农业数据预测系统

基于AWD - LSTM的习语句子分类与物联网农业数据预测系统

基于AWD - LSTM的习语句子分类

在自然语言处理（NLP）领域，准确分类习语和字面句子对于构建更精确的NLP应用（如机器翻译、信息检索和问答系统）至关重要。本文提出了一种使用迁移学习和AWD - LSTM的分类模型。

背景知识

• 迁移学习 ：在深度学习中，迁移学习是一种监督学习技术，它利用从一个任务中获得的知识应用到另一个相关任务中。对于NLP的迁移学习，它具有通用性，适用于不同文档大小、标签数量和类型的任务，使用单一的架构和训练方法，且不需要额外的领域内文档或标签。与不使用迁移学习的模型相比，微调模型无需从头学习，能以较少的计算时间获得较高的准确率。
• ULMFiT ：通用语言模型微调（ULMFiT）采用新技术在广泛的通用领域语料库上预训练语言模型（LM），并在目标任务上进行微调。它具有通用性，适用于不同文档大小、标签数量和形式的任务，使用单一架构和训练方法，无需自定义特征工程或预处理，也不需要额外的领域内文档或标签。其核心思想是利用像Wikitext - 103（10300万个标记）这样的大型语料库准备语言模型，然后将预训练模型的编码器与自定义头部模型（如用于分类）结合，并使用判别式学习率在多个阶段进行微调。
• AWD - LSTM ：AWD - LSTM（ASGD权重丢弃LSTM）是NLP中最流行的语言模型，它使用丢弃连接方法、平均随机梯度下降方法和其他一些正则化策略。长短期记忆网络（LSTM）是一种时间循环神经网络（RNN），主要用