目录前言模型架构Span Classification & Span Filtering实体选择以及负采样实体表示及分类Relation Classification关系构造以及负采样文本特征与关系分类结语参考资料 前言SpERT是一个以bert的预训练语言模型为基础，进行联合实体识别和关系抽取的模型。文章设计了一个联合实体识别和关系抽取模型架构，并使用基于跨度的负采样形式，在ADE、C
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2023-07-04 21:54:06
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Github开源地址，内有数据集设置规则。参考博客：docs/whole_process_cn.md · PaddlePaddle/PaddleSeg - Gitee.com开源数据集： https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/optic_disc_seg.zip 目录 1.环境安装2. 配置数据集2.1 打开项目后，界面如图 2.2 对
1 前言BERT模型的使用可以分为两种形式：第一种使用方法直接将语句序列输入BERT模型获取特征表示，BERT模型一共提供十二层不同的特征向量输出，随层数的递进，特征表示从专于词义表示到专于语义表示而有所区别，此时BERT模型相当于静态的word2vector模型，仅用于特征表示，关于如何获取BERT预训练模型及如何使用第一种方法，可以参考我的博客。第二种则是更为常用的将BERT模型作为深度学习网
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2024-06-16 17:10:25
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BERT、RoBerta、ERNIE模型对比和改进点总结1、BERT总结首先BERT是transformers的encoder部分，BERT有两大训练任务分别是：mask lm：给定一句话，随机抹去这句话中的一个或几个词，要求根据剩余词汇预测被抹去的几个词分别是什么。 next sentence prediction：给定一篇文章中的两句话，判断第二句话在文本中是否紧跟在第一句
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2023-09-27 19:22:27
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# 使用PaddleNLP的入门指南
PaddleNLP是一个强大的自然语言处理框架，基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架构建。对于刚入行的小白来说，使用PaddleNLP能够快速实现各种NLP任务。本教程将引导你逐步完成使用PaddleNLP的整个流程，包括环境配置、模型选择、数据准备、模型训练和测试。
## 流程概述
我们将使用以下表格展示实现PaddleNLP的整体流程：
利用Bert的过程是基本一样的，核心过程都是用Transformer作为特征抽取器，用Bert预训练模型初始化Transformer的参数，然后再用当前任务Fine-tuning一下，仅此而已。在应用Bert的时候，真正使用某个应用的数据，是在第二阶段Fine-tuning阶段，通过用手头任务的训练数据对Transformer进行训练，调整参数，将Transformer的参数针对手头任务进行Fin
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2024-04-17 12:02:18
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torch.save doc 主要用的就前两个参数obj:要保存的python 对象f:open出来的io文件，或者是只是保存文件路径，文件名的str(后者应该就是把这个str 以"w"方式open出来了)注意obj这个对象必须要能够serialization(如果是你自己自定义的obj,要实现serialization).一般而言，想要自己定义的obf能够序列化，可以实现to_dict,to_j
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2023-09-03 17:05:37
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# 使用 PaddleNLP 的项目方案
## 背景介绍
PaddleNLP 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的自然语言处理工具包，支持多种 NLP 任务，如文本分类、命名实体识别、文本生成等。随着 NLP 应用场景的日益增加，充分利用 PaddleNLP 提高工作效率和模型精度，将显得尤为重要。
## 项目目标
本项目旨在使用 PaddleNLP 实现一个文本分类器，用
# 使用 PaddleNLP 指南
PaddleNLP 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的自然语言处理（NLP）工具包。在本教程中，我们将学习如何使用 PaddleNLP 来实现基本的文本分类任务。
## 流程图
下面的表格显示了实现 PaddleNLP 文本分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述
电子表格指基于数据集的查询结果，在 Excel 中创建复杂的样式和计算的一类业务报表，可用于制作样式复杂的中国式报表、交叉报表、各种计算公式类别的报表、补录回写报表，报表数据支持来自于多数据源、多SQL查询。电子表格设计器是一个Excel插件，设计用户直接在Excel中设计报表并发布到Web端，浏览用户通过浏览器访问报表，无需安装任何插件；也支持移动应用访问报表，并分享到微信上。Smartbi电子
先补上中间一课：pdb： import pdb
pdb.set_trace()命令：l -- listn -- nextp data -- print varc -- continues -- step inq -- quit 还有一种更好的方式, 叫ipdb. 用法和PDB很相似. 不过返回的输出是彩色的.ENTER (重复上次命令)c (继续)l (查找当前位于哪里)s
# 如何在PaddleNLP中使用GPU
在深度学习的领域，GPU的并行计算能力能够大幅提升模型训练和推理的速度。对于使用PaddleNLP进行自然语言处理的开发者来说，利用GPU资源是十分重要的。本文将指导你在PaddleNLP中配置和使用GPU，并包括详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是使用GPU进行PaddleNLP任务的大致步骤表：
| 步骤 | 描述
# 使用PaddleNLP的入门指南
在当前的人工智能领域，自然语言处理（NLP）技术日益重要。PaddleNLP是百度开发的一个强大的NLP库，它提供了丰富的模型和工具，可以帮助我们快速实现各种NLP任务。对于刚刚入行的小白来说，了解PaddleNLP的使用流程至关重要。本文将详细介绍如何使用PaddleNLP，并提供每一步的代码示例以及解释。
## 流程概述
下面是PaddleNLP使用
在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 的 PaddleNLP 库，包括环境配置、编译过程中遇到的错误处理、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南等方面。通过这个过程，我希望能带给大家一个全面的实操经验。
### 环境配置
首先，我们需要配置 PaddleNLP 的开发环境。我建议使用以下流程来完成环境配置。
```mermaid
flowchart TD
A[安装Pad
在进行自然语言处理时，使用合适的工具和模型对于提高性能至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在PaddleNLP中实现词性标注（word tagging）的使用，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及逆向案例，以更好地理解和应用PaddleNLP的wordtag功能。
```mermaid
erDiagram
User {
string id
文章目录前言PaddlePaddle程序前言本章介绍使用PaddlePaddle实现强化学习，通过自我学习，完成一个经典控制类的游戏，相关游戏介绍可以在Gym官网上了解。我们这次玩的是一个CartPole-v1游戏，操作就是通过控制滑块的左右移动，不让竖着的柱子掉下来。利用强化学习的方法，不断自我学习，通过在玩游戏的过程中获取到奖励或者惩罚，学习到一个模型。在王者荣耀中的超强人机使用的AI技术也
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2023-12-18 11:20:49
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百度作为国内第一个成立深度学习研究院（Institute of Deep Learning，IDL），并且也是国内第一个自研深度学习框架的企业，在WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会上对自动化深度学习网络结构设计AutoDL Design系统进行了全面开源。在人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域占有重要一席之地的深度学习（Deep Learning）技术，在近些
# 使用 PaddleNLP 在 CPU 上进行推理的完整流程
当我们在深度学习领域中进行自然语言处理（NLP）时，PaddleNLP 是一个非常有用的库。虽然许多开发者习惯于使用 GPU 来加速模型训练和推理，但有时在 CPU 环境下也能完成任务，这对于某些资源受限的机器尤为重要。本文将介绍如何在 CPU 上使用 PaddleNLP，并逐步指导你完成这一过程。
## 流程概述
以下是将 P
原创
2024-09-25 05:55:36
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PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理框架，它能够帮助开发者实现多种 NLP 任务。然而，许多新手在使用 PaddleNLP 时会遇到各种问题，导致无法顺利运行程序。为了更好地帮助大家理解和使用 PaddleNLP，我决定整理出一篇关于如何有效使用 PaddleNLP 的博文，涵盖从问题背景到预防优化的各个方面。
在当今的数据驱动业务环境中，自然语言处理被广泛应用于聊天机器人、情感分析、文
Java使用BERT的问题背景
在当今的自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）被广泛应用于多种任务，例如文本分类、命名实体识别和情感分析等。然而，在 Java 环境下集成和使用 BERT，特别是当我们通过相应的库进行模型加载和推理时，常常遇到一些特定的问题。
最近，我在使用 Java 的过程中
