一.imdb数据集下载和探索我们将使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。我们将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。 1.数据集下载及可能出现的问题(train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
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2023-11-23 21:45:18
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本文以基本语言模型为逻辑主线，漫谈NLP中两个核心问题，即文本表示（Text Representation）与文本特征提取（Feature Engineering）。通过本文你会发现，NLP的一部分经典算法以及目前的发展都能够通过文本表示串联在一起，有个基本的结构脉络。当然，NLP大牛们正在不断地探索NLP更多的维度如果听过翟成祥老师《Text Mining and Analytics》的童鞋一定
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2024-05-22 16:51:00
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### 1. 问题描述
假设我们有一个任务，需要训练一个NLP模型来进行情感分类。给定一段文本，模型需要预测该文本表示的情感类别，例如积极、消极或中性。
### 2. 数据准备
首先，我们需要准备训练数据。训练数据应包含一组带有标签的文本样本，每个样本都与一个情感类别相关联。我们可以使用已有的情感分类数据集，如IMDB电影评论数据集。
```python
import pandas as
原创
2023-08-31 12:48:33
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# 如何下载NLP训练模型的项目方案
随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，使用预训练模型进行特定任务的微调已经成为一种主流的方法。为了方便开发者和研究者使用现成的模型，本文将介绍如何下载和使用NLP训练模型的方案，提供相应的代码示例，并附上类图进行说明。
## 项目目标
本项目致力于：
1. 提供完整的NLP训练模型下载流程。
2. 使用Hugging Face库作为主要工具。
3.
引言随着人工智能的发展，越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现，例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano 和 PaddlePaddle 等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于 NLP 相关的任务，我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码，包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此，大家通常基于 NLP 相关的深度学习框架编写自己的模型，如
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2024-06-06 10:50:56
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我们都知道数据有两类：“结构化数据”和“非结构化数据”。如果有“结构化数据”，我们只要对结构化数据做增删查改就可以，进一步需要解决伸缩性的问题。但是更多的数据是非结构化数据，所谓非结构化数据并不是说数据内部毫无结构，而是数据的结构并没有被使用者定义、抽取、索引和查询。从这个角度来说，如果数据是结构化的，数据库能解决的，就不必要再使用其他更复杂的做法。但是如果数据没有被很好的结构化，数据的有价值的信
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2024-05-22 16:22:13
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一、概念训练集：用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络中的参数。验证集：用于验证模型性能的样本集合。不同神经网络在训练集上训练结束后，通过验证集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络，也可以指完全不同结构的神经网络。测试集：对于训练完成的神经网络，测试集用于客观的评价神经网络的性能。二、深入理解他们之间的区别神经网络在网络结构确定的情况下，有两部分影响模型最终的
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2023-06-24 16:54:29
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Paper：When Attention Meets Fast Recurrence：Training Language Models with Reduced Compute.我们知道由于计算时间和成本的增加，大型语言模型变得越来越难以训练。基于这个问题，今天给大家分享EMNLP2021顶会上的一篇文章，本篇论文的主要工作是建立在 SRU(一种高度并行化的 RNN 实现)之上， 作者结合了快速循
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2024-03-14 12:05:08
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# 如何实现NLP训练：从小白到入门
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，涉及到计算机与人类语言之间的相互作用。对于刚入门的小白来说，理解NLP的训练过程可能会有些复杂。本文将详细讲解NLP训练的基本流程，并提供相应的代码示例，帮助你逐步掌握这一技能。
## NLP训练的基本流程
首先，我们需要理解NLP训练的基本步骤。下面是一个简化的流程图：
| 步骤 |
预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅
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2024-06-19 21:43:47
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数据集探索IMDB数据集下载并处理 IMDB 数据集index转成文本THUCNews子集探索THUCNews子集介绍数据预处理代码 此部分依据tensorflow教程编写IMDB数据集tensorflow教程中关于IMDB 数据集介绍–包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意
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2023-10-19 10:29:22
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# 如何准备NLP训练样本：项目方案
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要领域，准备高质量的训练样本是成功构建NLP模型的关键。本文将介绍如何准备NLP训练样本，并提供相关代码示例。
## 一、项目背景
在构建一个NLP模型之前，首先需要确保所用的训练样本是高质量的。这些样本需要涵盖各类语言现象，并且在数据的数量和多样性上达到一定的水平。有效地准备训练样本可以显著提高模型的性能。
##
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。一，ERNIE（清华大学&华为诺亚）论文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitH
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2024-01-16 16:50:21
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到目前为止，我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序。如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型，那不是很棒吗？如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用，那么使用迁移学习 是最有效的策略。与在训练模型时从头开始相比，使用 Hugging Face 的迁移学习有两个主要优点。正如我们在第4章中所述，像GPT3 这样的模型需要大量的基础设
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2024-08-15 10:43:14
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:10
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:09
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1 为什么需要预训练模型 复旦大学邱锡鹏教授发表了一篇NLP预训练模型综述，“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey”，从多个角度分析了当前预训练语言模型。本文基于这篇文章来分析。邱老师认为预训练模型有三大优势预训练模型从大规模语料中学习知识，对下游任务帮助很大 预训练提供了一种更好的参数初始化方式，使得在目标任务上
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2023-11-20 08:29:10
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今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：针对检索优化语言模型：优化语言模型训练过程，使能够生成更合适的句子表示用于检索——RetroMAE: Pre-training Retrieval-oriented Transformers via Masked Auto-Encoder；针对事实知识提取优化语言模型：在语言模型训练过程中引入知识库，提升语言模型
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2024-01-13 08:03:08
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NLP基础知识1 如何衡量机器学习分类模型2 词袋模型和TFIDF模型词袋模型TF-IDF模型词汇表模型3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型4 自己动手训练word2vec模型（略）5 使用多层感知机进行文档分类6 使用fasttext进行文档分类fasttext原理fasttext特性高效率安装fasttext预训练模型例子7 使用LDA进行文档主题建模使用LDA提取文档特征使用多核计
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2023-08-31 18:16:10
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1.问答系统，它主要是针对那些有明确答案的用户问题，而且通常面向特定的领域，比如金融，医疗，这一类的机器人。它的技术实现方案分为基于检索和基于知识库两大类。2.第二个任务型对话系统，大家看论文的时候看的大多数的对话系统都是任务型的，它也是面向特定的领域，而且是非常明确的领域。它是以尽快地正确的完成明确的任务为目标的，而且对话的轮数越短越好，它的应用实例就是各种在线的私人助理比如助理来也。 
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2023-09-14 15:18:53
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