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文章目录1. bert4keras快速上手2.对抗训练1. bert4keras快速上手下面是一个调用bert base模型来编码句子的简单例子：from bert4keras.models import build_transformer_modelfrom bert4keras.tokenizers import Tokenizerimport numpy as npconfig_path = '/root/kg/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_conf

4.1 总体架构一般分为编码层、交互层和输出层。机器阅读理解模型的输入为文章和问题。因此，首先要对这两部分进行数字化编码，将其变成可以被计算机处理的信息单元。在编码的过程中，模型需要保留原有语句在文章中的语义。因此，每个单词、短语和句子的编码必须建立在理解上下文的基础上。我们把模型中进行编码的模块称为编码层。接下来，由于文章和问题之间存在相关性，模型需要建立文章和问题之间的联系。例如，如果问题中出现关键词“河流”，而文章中出现关键词“长江”，虽然两个词不完全一样，但是其语义编码接近。因此，文章中“

在上一章节，我们使用传统机器学习算法来解决了文本分类问题，从本章开始我们将尝试使用深度学习方法。基于深度学习的文本分类与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。从本章开始我们将学习如何使用深度学习来完成文本表示。学习目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参文本表示方法 Part2现有文本表示方法的缺陷在上一章节，我们介绍几种文本表示方法：One-hotBag of WordsN-gramTF-IDF也通过sklean进行了相

学习目标学会TF-IDF的原理和使用使用sklearn的机器学习模型完成文本分类文本表示方法 Part1One-hot这里的One-hot与数据挖掘任务中的操作是一致的，即将每一个单词使用一个离散的向量表示。具体将每个字/词编码一个索引，然后根据索引进行赋值。One-hot表示方法的例子如下：句子1：我 爱 北 京 天 安 门句子2：我 喜 欢 上 海首先对所有句子的字进行索引，即将每个字确定一个编号：{‘我’: 1, ‘爱’: 2, ‘北’: 3, ‘京’: 4, ‘

数据读取使用pandas读取数据from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')Go to this URL in a browser: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?client_id=947318989803-6bn6qk8qdgf4n4g3pfee6491hc0brc4i.apps.googleusercontent.com&redirect_uri=urn%3

赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction赛题数据评测指标评价标准为类别f1_score的均值，选手提交结果与实际测试集的类别进行对比，结果越大越好。可以通过sklearn完成f1_score计算：from sklearn.metrics import f1_scorey_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]y_pred = [0,

softmax与分类模型[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lXrlQNpD-1581673070121)(attachment:image.png)]torchvision包主要用来构建计算机视觉模型。1.torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口2.torchvision.models:包含常用的模型结构（...

1从任务本身来看，BERT本质上是一个通用的语言模型，在进行预训练时，我们希望它能够学习到词表中每个词的词向量，即对我们平时所接触到的自然语言进行编码（encode），使之转化成模型能理解的语言。这样的设定本身存在一个小问题：通过模型编码之后的语言向量，人类无法理解，那如何才能确保模型正确地学到我们希望的知识呢？一个解决方案是，我们将模型的输出映射到原来的词表中，然后将概率最大的单词作为模型的...

1. 知识图谱的定义与架构1.1 知识图谱的定义在维基百科中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上：知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已经被用来泛指各种大规模的知识库。三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即G=(E,R,S)。1.2 知识图谱的架构包括自身的逻辑结构及体系架构。1）知...

任务描述基本文本处理技能1.1 分词的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大匹配法）；1.2 词、字符频率统计；（可以使用Python中的collections.Counter模块，也可以自己寻找其他好用的库）2.1 语言模型中unigram、bigram、trigram的概念；2.2 unigram、bigram频率统计；（可以使用Python中的collections.Cou...

一、THUCNews数据集的准备THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。下载链接：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfudcnew文件夹数据说明：cnews.train.txt: 训练集(50000条)cnews.val.txt: 验...