前言2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如2014R-CNN2015FastR-CNN、FasterR-CNN2016YOLO、SSD2017MaskR-CNN、YOLOv22018YOLOv3随着2019CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)之后，自此CV迎来了生成式下的多模态时代1月3月4月5月6月8月10月11月2020DETRDDPMDDIM
Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方式去做，情感分析的问题本质是个二分类或者多分类的问题。什么是Bert？BERT的全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的maskedlanguagemodel（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。该模型有以下主要优点
Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方式去做，情感分析的问题本质是个二分类或者多分类的问题。什么是Bert？BERT的全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的maskedlanguagemodel（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。该模型有以下主要优点
Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks使用连体BERT网络的句子嵌入BERT和RoBERTa在诸如语义文本相似性（STS）的句子对回归任务上创造了新的最优的性能。然而，它要求将两个句子都输入网络，这导致了巨大的运算开销：在10,000个句子的集合中寻找最相似的一对，使用BERT需要大约5000万次推理计算（约65小时）。BERT的结构使它不适合语义相似性搜索以及像聚类这样的无监督任务。本文提出了Sentence-BERT（SBERT），这是一种对预训练的BERT网络的修改，它使用连体和三连体网络结构来推导出语义上有意义
本文基于transformers库，调用bert模型，对中文、英文的稠密向量进行探究开始之前还是要说下废话，主要是想吐槽下，为啥写这个东西呢？因为我找了很多文章要么不是不清晰，要么就是基于pytorch，所以特地写了这篇基于tensorflow2.0+的运行环境这个环境没有严格要求，仅供参考win10+python3.8+tensorflow2.9.1+transformers4.20.1导入库fromtransformersimportAutoTokenizer,TFAutoModelimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt加载模型mo
🍊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
