BERT标题+作者Pre-training在一个数据集上训练好一个模型，用这个模型去做别的任务Deep bidirectional transformer深的双向的language understanding语言理解摘要Elmo芝麻街里的名字Bert芝麻街里的名字在很多nlp的任务上，bert可以加一个额外的输出层，就可以在很多任务上得到很好的结果模型在概念上很简单，但是在性能上特别的好比如在一些
转载
2024-07-11 20:01:46
82阅读
- Tokenizer：使用提供好的Tokenizer对原始文本处理，得到Token序列；- 构建模型：在提供好的模型结构上，增加下游任务所需预测接
原创
2024-04-16 12:15:06
141阅读
- Tokenizer：使用提供好的Tokenizer对原始文本处理，得到Token序列；- 构建模型：在提供好的模型结构上，增加下游任务所需
原创
2024-04-16 12:14:20
88阅读
熟悉bert＋文本摘要的下游任务微调的代码，方便后续增加组件实现idea
原创
2024-04-16 12:15:12
66阅读
文章目录参考文献参考文献1，NLP之BERT中文文本分类基本上有了一些介绍，但是缺少具体例子和明确的指明文件路径（应该给出例子）2，如何使用BERT实现中文的文本分类优点是有一个训练和测试集的流程图（可参考）3，使用Bert预训练模型文本分类弥补了1和2的缺点4，测试数据搜索关键词：中文文本分类数据集即可得到。提供小规模的训练样本。5，有用的搜索方式bert 短文本分类h...
原创
2021-05-12 21:25:10
2680阅读
问题1.多余的'\n' 在5.2节里我们基本掌握了Python下的文件读文件操作基本方法，但是也存在一些小小问题，细心的读者会发现下面这幅图的问题。 上图每次打印输出words时，先打印了一行从文件里读取的内容，之后有一行空格行。这是为什么呢？文本a.txt里两行字符串是紧挨着的，但输出时却是两行字符串间有一个空行，我们分析一下。下图是我们用诸如写字板记事本等软件打开的a.txt文件，这些内容是这
本次主要复习了bert_sum中的抽取方式提取文本摘要的部分。记录自己现在的收获与遇到的问题。01数据集：数据集是来自一份汽车对话的数据集，其中内容主要是技师和车主的对话内容。然后对这一份数据集合的每一个样本的整体性内容做了文本摘要。我们需要做的是在一份相类似的数据集上，根据技师和车主的主要对话内容，然后结合该样本的其它辅助信息，给出文本摘要的预测。02 数据处理部分，<1>把数据集中
使用NLTK对中文文本进行简单分析本文会介绍nltk自带中文语料库的使用，用nltk分析自己中文语料的方法，以及在应用过程中python3.x与python2代码不同的问题。
一 nltk自带中文语料库的使用 NLTK包含Sinica(中央研究研究)提供的繁体中文语料库，用python导入，本文中使用python3.5版本 >>> from nltk.corp
转载
2024-03-24 09:47:11
442阅读
文章目录前言背景动机文本摘要分类按照输入类型按照输出类型按照相关技术抽取式摘要传统的方法Lead-3TextRank聚类序列式标注方法序列标注摘要基本框架序列标注集合结合Seq2SeqSeq2seq方式句子排序方式句子排序结合新的打分方式生成式摘要利用外部信息多任务学习生成对抗的方式抽取生成式摘要数据集总结一些参考资料 前言本文主要介绍与自动生成文本摘要相关的知识点。背景随着互联网产生的文本数据
转载
2024-06-03 20:45:41
93阅读
BERT的出现使我们终于可以在一个大数据集上训练号一个深的神经网络，应用在很多NLP应用上面。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding深的双向Transformer摘要（Abstract）：与别的文章的区别是什么？效果有多好？与ELMo的区别：ELMo基于RNN，双向，在运用到下
## NLP中文文本摘要实现流程
### 1. 理解文本摘要
在开始编写代码之前，我们首先需要了解什么是文本摘要。文本摘要是将一段较长的文本内容压缩为较短的摘要或概括，以传达文本的主要信息。在自然语言处理（NLP）中，实现文本摘要通常可以分为以下几个步骤：
1. 文本预处理：清洗和准备原始文本数据，包括去除噪音、分词等；
2. 文本表示：将文本转化为计算机可以处理的形式，如向量表示；
3.
原创
2023-09-02 05:57:05
145阅读
以前发布过一个Yaha库 ，里面有三种不同的摘要实现方法。它们都是基于关键字提取的，缺点很明显（测试地址）： 基于关键字的摘要不够准确，会提供到不少关键字份量很大同时很垃圾的句子 基于cluster簇的办法，代码相对复杂，同时运行很慢 所以在实际项目中，我尝试过不少改进，但最好我发现了更好的摘要实现办法： 基于textrank，它的思路是： 计算整个文章的各个句子之间的相似度 通
转载
2024-09-22 13:39:00
84阅读
作者：哈工大SCIR 黄毅翀序言抽取式的文本摘要直接从原文中摘取完整的句子作为文章的摘要，如同按部就班的老实人，令人心安；生成式的文本摘要可以产生原文中没有的单词和短语，好比一位逍遥的江湖侠客，蛟龙终非池中物，目前，我们这位侠客虽然艳惊四座，但却容易野马脱缰，返回不符合事实的结果。本文将简单介绍如何解决生成式文本摘要中事实性错误的相关研究。1. 生成式文本摘要的困境：事实性错误文本摘要（Text
转载
2023-12-21 17:46:17
233阅读
概述Bert是当前最先进的自然语言处理工具之一。最起码要会使用这个强大的工具。 为了童鞋们能顺利运行，我把数据集改小了。开始吧一，运行环境 需要下载两个包，然后解压，但要记住位置，后面要使用到。 1）Bert下载地址：https://github.com/google-research/bert，选择Clone or download； 2）预训练数据（pre-training）：Bert-bas
转载
2023-08-30 23:18:41
862阅读
英文版Dive in python可以在下面找到中文翻译http://linuxtoy.org/docs/dip/toc/index.html 3.1 模块 模块的__name__，当模块被import时，其为模块的名字，当模块作为main执行的时候，其为__main__ 3.2 dictionary dictionary中的key-value对可是任何类型的，同一词典中，可
转载
2024-07-30 21:37:25
40阅读
# 基于 BERT 的中文文本纠错模型
随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，文本纠错成为了一个重要的研究方向。尤其是在中文文本中，常常由于拼写、语法或者用词不当等原因导致句子不通顺。为此，结合BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的中文文本纠错系统受到了越来越多的关注。本文将详细介绍基于BERT的中文文
原创
2024-10-06 05:34:21
826阅读
目录一、Bert 预训练模型准备二、Bert 模型文本分类1、数据准备2、代码实现3、分类过程与结果一、Bert 预训练模型准备中文预训练模型下载 当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势 keras-bert不同模型的性能对比如下（可根据自己的数据选择合适的模型，模型越大需要训练
转载
2024-09-05 16:05:43
77阅读
文章目录BERT论文精读AbstractIntroductionBERTPre-training BERTTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence Prediction (NSP)Fine-tuning BERT BERT论文精读Abstract我们引入了一种新的语言表示模型BERT，它使用了来自Transformer的双向编码器。 与最近的语言表示模型不
转载
2024-05-15 08:23:23
221阅读
【实例简介】中文自动文摘，基于jieba分词，全Java代码。给定文本输出自定义长度的文摘。【实例截图】【核心代码】abstracts-jieba
└── abstracts-jieba
├── bin
│ ├── abstracts
│ │ ├── AbstractEntrance.class
│ │ ├── AbstractMain.class
│ │ └── fi
转载
2023-06-13 22:29:49
235阅读
1评论
论文格式设置1. 封面设置封面设置：封面可以以表格的形式填写，然后可以设置表格内容居中，根据自己的需要设置几行几列.eg:2. 目录设置目录设置：目录设置一般是将文章内容都写完毕之后进行添加。（1）添加空白页（2）添加目录3. 页码设置好多小伙伴被目录、摘要要罗马字符页码，正文要求阿拉伯数字页码弄的头疼，这个其实是因为没有设置分节符的原因。什么是分节符？采用分节符是将文档进行分割在分节符前面进行的
转载
2024-04-21 13:32:52
166阅读
