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BERT适应业务遇难题?这是小米NLP的实战探索
中文分词
NLP 服务
深度学习
近年来,预训练模型在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域大放异彩,其中最重要的工作之一就是 Google 于 2018 年发布的 BERT 预训练模型 [1]。自被发布以来,BERT 预训练模型就在多项自然语言理解任务上取得了优异的效果,并开启了预训练-微调的 NLP 范式时代,启发了 NLP 领域后续一系列的预训练模型工作。与此同时,BERT 模型在 NLP 相关工业领域也得到了广泛应用,并取得了良好的效果。但由于工业领域相关业务的数据格式的复杂性,以及工业应用对推理性能的要求,BERT 模型往往不能简单直接地被应用于 NLP 业务之中,需要根据具体场景和数据对 BERT 模型加以调整和改造,以适应业务的现实需求。
yuquanle
2020-05-04
687
0
初学者|一起走进PKUSeg
腾讯云测试服务
中文分词
github
https
python
本文介绍了PKUSeg的使用方法,它简单易用,支持细分领域分词,有效提升了分词准确度,支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
yuquanle
2019-07-23
1.3K
0
初学者|分词的那些事儿
https
网络安全
中文分词
github
git
本文谈一谈分词的那些事儿,从定义、难点到基本方法总结,文章最后推荐一些不错的实战利器。
yuquanle
2019-05-29
496
0
初学者|知否?知否?一文学会Jieba使用方法
中文分词
https
github
NLP 服务
网络安全
我始终觉得,入门学习一件事情最好的方式就是实践,加之现在python如此好用,有越来越多的不错nlp的python库,所以接下来的一段时间里,让我们一起来感受一下这些不错的工具。后面代码我均使用jupyter编辑。先来罗列一波:jieba、hanlp、snownlp、Stanfordcorenlp、spacy、pyltp、nltk、Textblob等等…今天从jieba开始吧,let's begin。
yuquanle
2019-05-29
428
0
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