排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。内排序：在排序过程中，所有元素调到内存中进行的排序，称为内排序。内排序是排序的基础。内排序效率用比较次数来衡量。按所用策略不同，内排序又可分为插入排序、选择排序、交换排序、归并排序及基数排序等几大类。外排序：在数据量大的情况下，只能分块排序，但块与块间不能保证有序。外排序用读/写外存的次数来衡量其效率。简单地说，在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内
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2024-07-25 19:38:51
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-10 11:17:38
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在这个博文中，我将向你们分享如何使用 Java 进行 BERT 文本分类的过程。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练模型，在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用。文本分类作为 NLP 的一项基本任务，常常被用于情感分析、主题分类等诸多场景。因此，能够在 Java 上实现基于 BERT 的文本
BERT问答BERT分为哪两种任务，各自的作用是什么；在计算MLM预训练任务的损失函数的时候，参与计算的Tokens有哪些？是全部的15%的词汇还是15%词汇中真正被Mask的那些tokens？在实现损失函数的时候，怎么确保没有被 Mask 的函数不参与到损失计算中去；BERT的三个Embedding为什么直接相加？BERT的优缺点分别是什么？你知道有哪些针对BERT的缺点做优化的模型？BERT怎
最近，笔者想研究BERT模型，然而发现想弄懂BERT模型，还得先了解Transformer。
本文尽量贴合Transformer的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Attention Is ALL You Need论文地址htt
# BERT分类器的简单实现
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已成为文本分类任务中的一项重要工具。BERT模型的优势在于它可以捕捉上下文中的信息，因此在很多任务上表现出色。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Python和Transformers库实现BERT文本
原创
2024-09-23 06:37:25
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量textCNN 模型charCNN 模型Bi-LSTM
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2024-05-12 18:53:38
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文章目录1. 前言2. 文本分类之预处理3. 常见算法4. 评估方法 1. 前言本文不涉及代码，仅介绍文本分类算法涉及到的操作和常见的一些算法，了解当前文本分类的过程，拓展知识面。2. 文本分类之预处理在文本分类任务中，预处理是至关重要的步骤，它涉及清洗文本数据集，去除噪声和不必要的特征，以便进行有效的特征化。预处理常用的一些步骤如下：分词（Tokenization）：这是将文本流分解为单词、短
文本分类的14种算法（1）：前期的数据处理及算法的评价指标选取训练集和测试集采用了 上一篇文章中的数据集：import、from…import、import…as的区别import就是导入整个包，使用包里的类或者函数需要把包名也写上。 from…import则是导入包里某个特定的类或者函数，用的时候可以像自定义函数一样直接用。 import…as就是有时候包的名字太长了，给他取个别名。import
一、下载数据集 train文件夹中有62个文件夹，每个文件夹中是一类标志，每个文件夹的数量不一，有多又少，所以存在样本不均衡问题。二、样本标签转换打开train_label文件夹，发现有62类标签，对于62个类别，如果用标量表示会引入很大的数量等级差距，所以考虑采用独热编码对类别标签编码成向量形式。1.数据预处理：利用python sklearn 将类别数据转换成one-hot数据import p
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2024-02-22 11:19:42
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一、他说的是对的前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。 在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。 可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是
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2024-09-28 10:48:30
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最近参加了一个关于医疗短文本分类的比赛。刚开始用了SVM、xgBoost效果都不是很好，群里有人说BERT的效果不错，于是自己赶鸭子上架，根据网上的文章，手动实践，赶在比赛结束前一天提交了结果，效果确实比传统机器学习模型要强得多，特记录一下详细步骤与程序。1. 环境配置本实验使用操作系统：Ubuntu 18.04.3 LTS 4.15.0-29-generic GNU/Linux操作系统。1.1
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2024-03-17 10:11:25
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1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质1. 前言在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。B
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2024-01-21 06:21:20
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今天分享的论文主要是讲Bert如何在文本分类上获得比较好的效果，比较简单：How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[1]：不涉及什么复杂公式，也比较早了，里面很多东西对于当下已经司空见惯，我就直接就分享论文结论，攒个思路。1. 如何处理长文本我比较感兴趣的是一点是Bert处理长文本的思路。首先数据集是IMDB，文本分类任务，超过512个token
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2024-08-13 11:37:27
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在机器学习领域中，分类算法是最常用的一种算法，其主要目的是将数据集划分成不同的类别，以便对数据进行分析和预测。在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。K-近邻算法（K-N
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2023-11-03 09:53:19
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Bert模型全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，主要分为两个部分：1训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分，2训练具体任务(task)的fine-tune部分。Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。相比之前的Word Embeddin
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2023-12-25 20:15:30
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# 使用 PyTorch 和 BERT 进行文档分类
在自然语言处理（NLP）领域，文档分类是一个重要的任务，涉及对文本进行标记，以便在信息检索、推荐系统等多个应用中进行更有效的处理。近年来，基于 Transformer 架构的预训练模型，尤其是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在多个 NLP 任务中都取
# 使用PyTorch实现BERT文本分类的指南
对于刚入行的小白，掌握文本分类的基本流程是非常重要的。在本文中，我们将通过使用PyTorch和BERT来实现文本分类。整个过程可分为几个步骤：
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|---------|-----------------
目录前言1. 数据处理2. Bert3. 模型训练4. 模型测试 前言1. 数据处理def load_data(args, path, tokenizer):
classes = ['pos', 'neg']
def process(flag):
tokens = []
labels = []
seqs = []
1、多标签分类有些情况，会想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如思考一个人脸识别器，并识别出这个是谁。这就需要对于同一张图片，首先识别出有几个人，并给识别出的人贴上标签。这就是多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。现在，我们打算使用MNIST数据做一个是否为大数字（大于6）、是否为奇数的多标签分类。from sklearn.neighbors import KNeighborsClass
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2024-10-18 19:21:50
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