因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文分享给你)。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型(Pre-trained Language Modeling),具有很多的相似性。
通过咱们之前几篇 fast.ai 深度学习框架介绍,很多读者都认识到了它的威力,并且有效加以了利用。
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习?》一文中,我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势,包括:
课程介绍 “文本分类”即对文本进行分类的过程,是自然语言处理 (NLP) 最常见的任务之一。文本分类任务可以自动分析文本,然后根据上下文分配一组预定义标签或类别。文本分类可应用于多种场景,包括情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类以及对话系统的领域/意图检测。本课程,您将学习如何利用 TAO(训练、适配、优化)的简单性和便利性来构建用于情感分析的文本分类任务。 课程包含 “NGC TAO 工具包 - 对话式 AI” 集合中的示例 Jupyter notebook,并配有云端 GPU 实验环境。 您将学习如何: 在
机器之心报道 编辑:泽南、杜伟 识别 ChatGPT 生成的内容,OpenAI 亲自上阵了。 很多人也许已经忘记,ChatGPT 正式发布时间是去年 11 月底,到现在才刚刚两个月,但它掀起的热潮却已引发科技公司纷纷跟进,催生了独角兽创业公司,还让学术界修改了论文接收的要求。 在 ChatGPT 引发 AI 领域「是否要禁用」大讨论之后,OpenAI 的真假鉴别工具终于来了。 1 月 31 日,OpenAI 官宣了区分人类作品和 AI 生成文本的识别工具上线,该技术旨在识别自家的 ChatGPT、GPT-3
在第一章中,我们看到深度学习可以用于处理自然语言数据集并取得出色的结果。我们的示例依赖于使用预训练的语言模型,并对其进行微调以对评论进行分类。该示例突出了 NLP 和计算机视觉中迁移学习的区别:通常情况下,在 NLP 中,预训练模型是在不同任务上训练的。
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包,它在解决命名实体识别(NER)、语句标注(POS)、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。
计算语言:人类语言技术学会北美分会2019年年会(North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies/NAACL- HLT)于6月2至7日美国明尼阿波利斯举办。NAACL- HLT是A级同行评审会议,是继计算语言学协会(ACL)会议之后,计算语言学界的又一重要事件,即自然语言处理(NLP)。
NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 提供 AI 、加速计算和加速数据科学的应用开发实战培训。基于云端完全配置的 GPU 平台,开发者、数据科学家、研究人员和院校师生可以快速获取端到端应用开发经验和提升专业技能。 一般来说,NVIDIA DLI的课程都是收费的,今天Lady整理了一份他们的免费课程,先“薅”为敬! 点击阅读原文可以访问全部课程(包含收费课程) 基于 Jetson Nano 构建视频 AI 的端侧应用 学习目标 基于人工智能的视频理解可以开启洞察,无论是识别后院的猫,还是优化客户的购
选自code.facebook 作者:Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言,如果想要让其应用支持多种语言,则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier,应用于「未知」语言上,成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上,超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上,人们使用的语言超过
本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进行迁移学习。
本章节中所涉及的知识点偏向于机器学习的范畴,那么机器学习和数据分析有什么区别呢。简单来讲,数据分析是少量数据采样分析而机器学习是海量数据全部分析。比较好的理解一点是,数据分析会总结过去已经发生的事情,而机器学习是为了预测未来发生的事情。这两者也是有相辅相成的关系。我们可以通过机器学习预测的结果,进行数据分析,得到一个相对准确的结论,辅助人们进行决策判断等等。
本项目主要完成基于UTC的多标签应用,更多部署细节请参考推荐文章。本项目提供了小样本场景下文本多标签分类的解决方案,在 UTC的基础上利用提示学习取得比微调更好的分类效果,充分利用标注信息。
国内外很多研究者进行了客观评测(Yang,1999;Joachims,1998;He,2000;Tsay,2000;庞剑锋,2001;王灏,2003;李保利,2003;周雪忠,2003)。
近年来,随着Internet的迅猛发展,网络信息和数据信息不断扩展,如何有效利用这一丰富的数据信息,己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息,文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题,很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来,许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面,如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法(KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
AI 科技评论按:刚过去的 2018 年对人工智能与机器学习领域来说是「丰收」的一年,我们看到越来越多具有影响力的机器学习应用被开发出来,并且应用到了实际生活的诸多领域,特别是在医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂的 3D 视频应用领域。
本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,可快速实现文本分类产品落地。
1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等
文本分类是一种基于自然语言处理技术,对给定的文本进行分类的方法。具体而言,文本分类将一篇文本分配到一个或多个预定义的类别中,这些类别通常是事先定义好的,例如新闻、评论、垃圾邮件、商品分类等。 文本分类在实际应用中有着广泛的应用,例如在舆情监控、垃圾邮件过滤、新闻分类、商品分类、情感分析等领域。通过对海量文本数据进行分类,可以帮助用户快速准确地获得所需信息,从而提高效率。此外,文本分类还可以帮助企业识别消费者的意见和情感倾向,为其提供更好的产品和服务,增强市场竞争力。
文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务,大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。近年来,深度学习所取得的前所未有的成功,使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标,因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。这里我们介绍基于机器学习和深度学习的文本分类,主要内容来自北航、伊利诺伊大学等学者联合发表论文 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning。
过去的 2018 年,人工智能和机器学习都得到了蓬勃发展,在医疗保健、金融业、语音识别、增强现实等领域, 都能看到机器学习在其中「大展拳脚」。本文将回顾了去年最实用的六个机器学习项目,文中会附上他们的 GitHub 地址,方便大家观摩参阅。
本项目链接: 基于ERNIR3.0文本分类:CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签)
数字化已经改变了我们处理和分析信息的方式。信息的在线可用性呈指数增长。从网页到电子邮件、科学期刊、电子书、学习内容、新闻和社交媒体都充满了文本数据。其理念是快速创建、分析和报告信息。这是自动文本分类的
PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】
文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功,过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法,数据集和评估指标,从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法,重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后,详细讨论这些类别中的每一个类别,涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较,确定了各种评估指标的优缺点。最后,通过总结关键含义,未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
最初,是 Google 发布的原始 Tensorflow 代码,一堆堆参数,一行行代码,扑面而来。让人看着,就眼晕。
摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功,过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法,数据集和评估指标,从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法,重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后,详细讨论这些类别中的每一个类别,涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较,确定了各种评估指标的优缺点。最后,通过总结关键含义,未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
在过去的一年中,机器学习许多新的高影响力应用被发现并被揭示,特别是在医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂的3D和视频应用中。来看看过去一年中前6个最实用的ML项目。
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
但在众多收录的论文中,一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors 》的论文开始引起大家热议。这篇论文由滑铁卢大学、 AFAIK 机构联合完成,但既不是获奖论文更不是主会议论文。
摘要:本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案,主要介绍了三大类任务:第一类任务是文本分类任务,业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析,同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践;第二类任务是文本生成任务,介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案;第三类任务是相似文本召回任务,业务主要是广告算法词召回,线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
PyText基于PyTorch,能够加速从研究到应用的进度,从模型的研究到完整实施只需要几天时间。框架里还包含了一些预训练模型,可以直接拿来处理文本分类、序列标注等任务。
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库,近日,Flair 0.4 版发布!
摘要:本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍,包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型,了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目;第二部分内容是文本分类项目模型优化实践,主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践,可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一,从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗,本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流,后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
文本分类作为人工智能领域的一个重要分支,其价值和影响力已经深入到我们日常生活的各个角落。在这个数据驱动的时代,文本分类不仅是机器学习和深度学习技术的集中展示,更是智能化应用的基础。
文本分类大致有两种方法:一种是基于训练集的文本分类方法;另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者,训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域,而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
作者:王千发 编辑:龚 赛 什么是文本分类 1 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块,它的应用也非常广泛,比如:垃圾过滤,新闻分类,等等。传统的文本分类方法的流程基本是: 预处理:首先进行分词,然后是除去停用词; 将文本表示成向量,常用的就是文本表示向量空间模型; 进行特征选择,这里的特征就是词语,去掉一些对于分类帮助不大的特征。常用的特征选择的方法是词频过滤,互信息,信息增益,卡方检验等; 接下来就是构造分类器,在文本分类中常用的分类器一般是SVM,朴素贝叶斯等; 训练分类器,后面
论文:Topic Memory Networks for Short Text Classification
前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串,对其进行分词和重要性打分后(当然还有更多的文本处理任务),就可以开始更高层的语义分析任务。
文本分类任务(text classification)是指根据文本内容自动地将文本分配到预定义类别的过程,是自然语言处理最基本的任务。文本分类的应用很多,如新闻分类、情感识别等,并且能够为更复杂的语言理解任务提供基础,如意图识别、关系抽取、事件检测等。
转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档)文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南:文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南:情感分析任务观点词抽取、属性抽取
Hierarchical intent and slot filling 多层级意图识别
当涉及到自然语言处理(NLP)中的文本分类与情感分析时,我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据,还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中,我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。
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