BERT 预训练模型及文本分类(情感分类)

最新推荐文章于 2024-12-17 17:12:42 发布
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博客围绕BERT预训练模型展开，重点介绍其在文本分类尤其是情感分类方面的应用。BERT预训练模型在自然语言处理领域有重要作用，能有效对文本进行分类和情感判断，助力相关信息技术应用。
bert文本情感分类、有数据代码、直接运行
机器学习深度学习业余选手
04-22 3113
目录 导入库： 读取数据： 数据清洗 ： 数据分析：词频统计 饼图 数据分析：词频统计 柱状图 数据分析：词频统计 词云 数据划分 训练集 和测试集 定义读取数据的函数 加载bert 定义模型 定义训练参数 epoch 优化器 学习率等 训练 模型加载预测 f1分数可以达到93 所有的数据代码 请点击： 导入库： import torch from torch import nn from torch import optim import transf...
NLP - 基于bert预训练模型的文本多分类示例
weixin_47552266的博客
07-03 1982
本项目旨在使用DistilBERT模型对给定的标题文本进行多分类任务。项目包括从数据处理、模型训练、模型评估到最终的API部署。该项目采用模块化设计，以便于理解和维护。
应用预训练BERT模型做短文本情感分类
qq_42188787的博客
01-24 1703
如何进行PaddleNLP2.0的预训练BERT模型微调（Fine-tune）1. 数据导入2.数据预处理3. BERT预训练模型加载4. 训练模型5.模型预测 作者：陆平 #首先，需要安装paddlenlp2.0。 !pip install paddlenlp==2.0.0b #导入相关的模块 import paddle import paddlenlp as ppnlp from paddlenlp.data import Stack, Pad, Tuple import paddle.nn.func
NLP_情感分类_预训练加微调方案
weixin_42504788的博客
08-14 754
NLP_情感分类_预训练加微调方案
利用预训练模型SKEP进行情感分析
YuZhou的博客
01-20 4466
本项目将详细全面介绍情感分析任务的两种子任务，句子级情感分析和目标级情感分析。 同时演示如何使用情感分析预训练模型SKEP完成以上两种任务，详细介绍预训练模型SKEP及其在 PaddleNLP 的使用方式。 本项目主要包括“任务介绍”、“情感分析预训练模型SKEP”、“句子级情感分析”、“目标级情感分析”等四个部分。
自然语言处理预训练技术实践--BERT 预训练模型及文本分类
学习中
09-29 2179
自然语言处理预训练技术实践--BERT 预训练模型及文本分类
Bert文本分类(基于keras-bert实现训练，保存，加载，预测单个文本）.zip
05-07
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google开发的一种预训练语言模型，它在多个自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的效果。我们将通过Python编程语言，结合Keras-BERT接口，来...
用于各类文本的BERT二次预训练.zip
01-07
用户可以根据提供的说明文档和代码，调整参数，加载自己的数据集，进行BERT的二次预训练，以适应如文本分类、问答、情感分析等多样化的任务。 总之，这个项目提供了一个完整的框架，用于对BERT进行二次预训练，以...
基于 python利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料
06-06
【作品名称】：基于 python利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目...
利用bert预训练模型生成句向量或词向量.zip
01-07
本项目是关于如何利用BERT预训练模型生成句向量和词向量的实践教程。 首先，BERT是由Google开发的一种基于Transformer架构的深度学习模型，它在多个自然语言理解任务上取得了前所未有的优秀性能。BERT的核心特点是...
基于bert系列预训练模型的财经新闻情感分类器
09-07
训练数据来自https://xueqiu.com，为中文。正样本（pos）：6873条，负样本（neg）：3591条； 使用albert_chinese_small，参数全调，epoch=10，lr=0.001，准确率97%； 使用albert_chinese_small只调节原始模型的一层，一层密集与后接的两层密集，epoch=30，lr=0.004，准确率92%；
EMNLP 2022 | SentiWSP: 基于多层级的情感感知预训练模型
Paper weekly
10-28 1136
©PaperWeekly 原创 ·作者 |范帅单位 |厦门大学研究方向 |自然语言处理本文主要介绍我们在自然语言处理领域被 EMNLP 2022 接收的工作，我们提出了SentiWSP，一种基于多层级的情感感知预训练模型，能够在多个情感分析下游任务上微调取得竞争性的性能。该模型通过巧妙的设计词级别和句子级别的预训练任务，使得模型可以更好地在两个层级捕捉到句子的情感信息。论文标题：Sent...
使用BERT预训练模型进行评论情感分析
最新发布
GJDAAAAAA的博客
12-17 789
BERT是由谷歌在2018年左右发布的用于NLP的模型，使用带有双向注意力结构的Transformer中Encoder的结构。而GPT(Generative Pretrained Transformer)则是使用了Transformer中的Decoder架构。其中BERT更适用于表现原始数据的相关任务如：文本情感分析等任务，而GPT更适用于生成任务如：文本生成，图像生成等任务。由于Transformer中提出的注意力机制，使得BERT和GPT都有上下文文本联系的能力。
【深度学习、工程实践】预训练模型进行情感分析(以bert-base-chinese为例)
Dong_ZH的博客
03-29 2万+
目录 1.预训练模型下载 2.下载预训练模型 3.导入需要的库 4.定义数据路径 5.查看数据 6.定义神经网络 7.使用BertTokenizer 编码成Bert需要的输入格式 8.将数据加载为Tensor格式 9.实例化DataLoader 10.定义验证函数 11.定义训练函数 12.实例化模型并进行训练与验证 13.定义预测函数 14.使用训练好的模型进行预测 15.获得预测值与预测的概率 16.调用函数计算准确率等指标 1.预训练模型下载 ...
基于Bert实现情感分类任务—详细教程（代码+数据）
01-02 1351
基于Bert实现情感分类任务—详细教程（代码+数据）
Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类（情感分类）
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ASS-ASH的博客
11-02 4万+
BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer，是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型。BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞.
BERT预训练模型
红豆的博客
02-13 805
一、模型结构 二、模型的与训练方法 2.1 完形填空式的预测 1）预训练输入 2）输出 2.2 上下句关系的预测 三、模型下游任务进行fine tuning ...
【深度学习】基于BERT模型的情感分析（附实战完整代码+数据集）
aaaa_hsjsueu的博客
02-15 2万+
情感分类是一个快速发展的研究领域，尽管众多模型和数据集在二分类任务中显示出很高的准确性，但细粒度的情感分类任务仍然是一个很大改进空间的领域。分析SST-5数据集，Munikar等人的先前工作表明，嵌入工具BERT允许使用简单的模型来实现最新的准确性。
Bert 实现情感分析任务
hawk2014bj的博客
05-08 2282
Bert 模型比之前的 Transformer 模型实现的情感分析效果要好，但是BERT 只是实现了 Encoder Layer，如果需要做更复杂的任务还需要 Decoder Layer，例如翻译，对话等等。表示与每个Token关联的实际内容，当 Q 对应的Token被认为是重要的，相应的值就会在输出中获得更多的关注，V决定了自注意力的输出。Q 在自注意力层中代表当前词，Q 帮助模型理解在特定上下文中哪些信息是重要的，可以理解为：问那一个词在句子中是需要关注的。本文通过微调 BERT 实现情感分析。
基于Python的BERT预训练模型文本分类CNN模型设计
资源摘要信息:"本文介绍了一个基于BERT预训练模型的文本分类CNN模型设计源码。该系统使用Python开发，由26个文件组成，其中包含Python源代码、Markdown文档、TXT文本文件、GIT忽略文件、LICENSE文件、BERT模型...
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