问如何微调伯特总结文章
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Stack Overflow用户

提问于 2020-03-09 23:30:24

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我正在学习nlp，作为一个学习项目，我正尝试着面对新闻摘要数据集，使用伯特。

数据集很简单(在news_summary_more.csv中)-它有文章、和标题列。

我想的是，使用文章作为功能(X)，以标题作为目标(Y)。

我的问题是如何衡量微调的成功，所以模型将学习？

模型预测几乎永远不会与实际目标(y != ^y)相同，因为总结文章的选项太多了，而且几乎100%的情况下，模型的摘要将与真实的标题略有不同。

示例：

Team A won the game against team B

有别于：

Team A is victorious against team B on the game

尽管两者的含义大致相同。

那么，我如何测试模型是否接近实际目标呢？(也许以某种方式使用MSE)

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60609673

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