🍊作者最近在看了大量论文的源代码后，被它们干净利索的代码风格深深吸引，因此也想做一个结构比较规范而且内容较为经典的任务🍊本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析🍊语言模型可选择Bert、Roberta🍊主神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、FNN、Attention共7种🍊语言模型和网络模型扩展性较好🍊最终的准确率均在90%以上🍊项目已开源，clone下来再配个简单环境就能跑🥳🥳🥳有很多小伙伴私聊我再出Attention、LSTM+TextCNN和Lstm+TextCNN+Self-Attention的网络模
浅析ChatGPTChatGPT介绍ChatGPT是OpenAI公司推出人工智能聊天机器人程序。ChatGPT能够以流畅的自然语言跟人聊天，还能根据聊天的上下文进行互动，其答案体现了很强的自然语言理解、信息综合和推理能力，以及其模型中蕴含的丰富的知识。ChatGPT推出以来，逐渐引起了广泛而热烈的关注，微软已计划将ChatGPT集成Office、Bing搜索等多款产品中，ChatGPT也可以与其他AIGC模型联合使用，获得更加炫酷实用的功能。例如通过对话生成客厅设计图。这极大加强了AI应用与客户对话的能力。ChatGPT还能完成撰写邮件、编写文案、翻译、写代码，写论文等任务。ChatGPT甚至
1.BERT简介 BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers。下面从语言模型和预训练开始展开对预训练语言模型BERT的介绍。1-1语言模型 语言模型：对于任意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。比如词序列A：“知乎|的|文章|真|水|啊”，这个明显是一句话，一个好的语言模型也会给出很高的概率，再看词序列B：“知乎|的|睡觉|苹果|好快”，这明显不是一句话，如果语言模型训练的好，那么序列B的概率就很小很
1.BERT简介 BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers。下面从语言模型和预训练开始展开对预训练语言模型BERT的介绍。1-1语言模型 语言模型：对于任意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。比如词序列A：“知乎|的|文章|真|水|啊”，这个明显是一句话，一个好的语言模型也会给出很高的概率，再看词序列B：“知乎|的|睡觉|苹果|好快”，这明显不是一句话，如果语言模型训练的好，那么序列B的概率就很小很
文章目录基于BERT的情感分析(文本分类)基本概念理解简便的编码方式:One-Hot编码突破:Word2Vec编码方式新的开始:Attention与Transformer模型四方来降:超一流预处理模型BERT诞生BERT实现情感分析数据预处理并创建数据集定义网络模型定义训练函数与评估函数设置损失函数、优化方法、BertTokenizer词嵌入训练模型并预测结果小结2023/2/17更新，已上传数据集和对应的代码至Github。基于BERT的情感分析(文本分类)2018年的10月11日，Google发布一篇论文《Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformer
文章目录基于BERT的情感分析(文本分类)基本概念理解简便的编码方式:One-Hot编码突破:Word2Vec编码方式新的开始:Attention与Transformer模型四方来降:超一流预处理模型BERT诞生BERT实现情感分析数据预处理并创建数据集定义网络模型定义训练函数与评估函数设置损失函数、优化方法、BertTokenizer词嵌入训练模型并预测结果小结2023/2/17更新，已上传数据集和对应的代码至Github。基于BERT的情感分析(文本分类)2018年的10月11日，Google发布一篇论文《Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformer
目录[1]什么是BERT？[2]BERT的结构[3]BERT的预训练[4]BERT的使用[1]什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers。接下来我们来解释这句话中涉及的一些点：Q1：什么是语言模型？什么又是预训练语言模型？语言模型是这样一个模型：对于任意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。比如词序列A：“知乎|的|文章|真|水|啊”，这个明显是一句话，一个好的语言模型也会给出很高的概率，再看词序列B：“知乎|的|
目录[1]什么是BERT？[2]BERT的结构[3]BERT的预训练[4]BERT的使用[1]什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers。接下来我们来解释这句话中涉及的一些点：Q1：什么是语言模型？什么又是预训练语言模型？语言模型是这样一个模型：对于任意的词序列，它能够计算出这个序列是一句话的概率。比如词序列A：“知乎|的|文章|真|水|啊”，这个明显是一句话，一个好的语言模型也会给出很高的概率，再看词序列B：“知乎|的|
前言 我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解Transformer：TheIllustratedTransformer，再比如国内张俊林老师的这篇《说说NLP中的预训练技术发展史：从WordEmbedding到Bert模型》。本文基本上可以认为
前言 我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解Transformer：TheIllustratedTransformer，再比如国内张俊林老师的这篇《说说NLP中的预训练技术发展史：从WordEmbedding到Bert模型》。本文基本上可以认为
