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FinBERT-QA：运用预训练BERT模型于金融问答系统

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简介：
FinBERT-QA是一款创新性地利用了预训练的BERT模型来优化金融领域的问答系统的工具。它通过深度学习技术提升金融信息检索与咨询服务的质量和效率，为用户提供准确、专业的答案。 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索包含金融内容的段落。该系统结合了信息检索与自然语言处理技术，首先利用 Lucene 工具包来为每个查询获取前 50 名候选答案，然后应用预训练模型对这些候选进行排序。FinBERT-QA 借助 Huggingface 库中的 Transfer and Adapt 方法构建而成：先将预先训练的 BERT 模型迁移到通用问答任务上，并使用 FiQA 数据集进一步微调以适应金融领域的需求。在迁移步骤中，该模型基于特定数据集进行调整，并从 TensorFlow 转换为 PyTorch 格式。通过三个排名评估指标（nDCG、MRR 和 Precision），结果平均提升了约 20%。 问答流程概述如下：

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  • FinBERT-QA：运用预训练BERT模型于金融问答系统
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    FinBERT-QA是一款创新性地利用了预训练的BERT模型来优化金融领域的问答系统的工具。它通过深度学习技术提升金融信息检索与咨询服务的质量和效率，为用户提供准确、专业的答案。 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索包含金融内容的段落。该系统结合了信息检索与自然语言处理技术，首先利用 Lucene 工具包来为每个查询获取前 50 名候选答案，然后应用预训练模型对这些候选进行排序。FinBERT-QA 借助 Huggingface 库中的 Transfer and Adapt 方法构建而成：先将预先训练的 BERT 模型迁移到通用问答任务上，并使用 FiQA 数据集进一步微调以适应金融领域的需求。在迁移步骤中，该模型基于特定数据集进行调整，并从 TensorFlow 转换为 PyTorch 格式。通过三个排名评估指标（nDCG、MRR 和 Precision），结果平均提升了约 20%。 问答流程概述如下：
     
  • BERT-base-uncased预训练模型
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    BERT-base-uncased是一种流行的预训练语言模型，采用 uncased（不区分大小写）设定，并含有12层变压器编码器结构，广泛应用于自然语言处理任务。 来自 Hugging Face 平台的 bert-base-uncased 模型存储库包含了未经案例区分的语言建模的基础 BERT 架构。该模型适用于各种自然语言处理任务，并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
     
  • BERT预训练模型（英文）
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    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务中的文本理解与生成。它通过大量的文本数据进行预训练，以捕捉语言结构和语义信息，在多项NLP任务中表现出色。 这段文字包含三个文件：1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt。
     
  • 蒙古Bert模型：预训练的Mongolian-BERT
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    本文介绍了蒙古语BERT模型的开发过程和特点，该模型通过预训练技术显著提升了蒙古语言处理任务中的性能表现。 蒙古BERT型号该存储库包含由特定团队训练的经过预训练的蒙古模型。特别感谢提供了5个TPU资源支持。此项目基于一些开源项目进行开发，并使用楷模词汇量为32000的文字标记器。 您可以利用蒙面语言模型笔记本测试已预训练模型预测蒙语单词的能力如何。 对于BERT-Base和 BERT-Large，我们提供两种格式的版本：未装箱的TensorFlow检查点和PyTorch模型以及HuggingFace盒装的BERT-Base。您可以通过下载相应文件进行评估研究。 在经过400万步训练后，我们的模型达到了以下效果指标： - 损失值（loss）为1.3476765 - 掩码语言准确性（masked_lm_accuracy）为 0.7069192 - 掩码损失 (masked_lm_loss)：1.2822781 - 下一句准确率(next_sentence_a): 这些数据表明模型具有良好的训练效果。
     
  • 基于BERT的韵律预训练模型
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    本研究提出了一种基于BERT架构的韵律预训练模型，旨在提升语言模型对文本音韵特征的理解能力。该模型通过大规模语料库训练，增强了处理自然语言任务中与声音模式相关的表现力。 基于BERT的韵律预训练模型用于中文语音生成，能够产生更加自然流畅的声音效果。
     
  • 中文 BERT-base 预训练模型
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    中文BERT-base预训练模型是专为中文自然语言处理设计的基础模型，通过大规模中文语料库进行无监督学习获得。该模型在多项NLP任务中表现出色，可应用于文本分类、情感分析等领域。 来源于Hugging Face官方的中文BERT预训练模型已下载并放置在国内分享。资源包含pytorch_model.bin和tf_model.h5文件。官方地址可在Hugging Face平台上找到。
     
  • BERT： TensorFlow代码及预训练模型
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    BERT: TensorFlow代码及预训练模型提供了基于Transformer架构的双向编码器表示方法，用于自然语言处理任务，包括问答和情感分析等。此资源包含开源代码与预训练模型。 2020年3月11日发布的新产品是更小的BERT模型（仅限英语版本且无大小写区分）。此版本包含了24个较小的BERT模型，并使用WordPiece掩码进行了训练。我们已经证明，除了标准的BERT-Base和BERT-Large之外，其他多种尺寸的模型在采用相同的模型架构及训练目标时也是有效的。这些更小的模型特别适用于计算资源有限的情况，在这种情况下可以按照与原始BERT模型相同的方式进行微调。然而，它们最有效地应用于知识提炼场景中，即通过更大的、更为准确的老师来进行微调标签制作。 发布这一版本的目标是为那些拥有较少计算资源的研究机构提供支持，并鼓励社区探索增加模型容量的新方法。这些较小的BERT模型可以从表格下载，该表列出了不同参数组合的情况： - 高度（H）：128, 256, 512, 768 - 层数（L）：2, 4, 6, 8, 10, 12 请注意，在此版本中包含的BERT-Base模型是为了完整性考虑而重新训练的，其条件与原始模型相同。以下是测试集上的相应GLUE分数： 这些较小的BERT模型为研究和应用提供了灵活性，并且在计算资源有限的情况下仍然可以实现有效的性能提升。
     
  • 基于BERT的幽默识别预训练模型
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    本研究提出了一种基于BERT的预训练模型，专门用于识别文本中的幽默元素。通过大规模语料库的微调，该模型能够有效捕捉和理解语言中的幽默特征，并在多个数据集上表现出色。 幽默是一种独特的语言表达方式，在日常生活中起到缓解尴尬、活跃氛围和促进交流的重要作用。近年来，自然语言处理领域的一个新兴研究方向是幽默计算，它主要探讨如何利用计算机技术来识别、分类及生成幽默内容，并具有重要的理论与应用价值。本资源提供了一个基于BERT模型的幽默识别系统，请结合我的博客文章使用。
     
  • 官方的BERT中文预训练模型
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    简介：本项目提供官方BERT中文预训练模型，支持多种中文自然语言处理任务，促进机器阅读理解、文本分类等领域的研究与应用。 Google官方提供了中文Bert预训练模型，当前使用的是bert base模型，无需担心爬梯下载的问题。如果有需要其他类型的模型，请直接私信联系。去掉具体联系方式后： Google官方发布了适用于中文的BERT预训练模型，并且目前提供的是基础版本（BERT Base）。用户可以方便地进行访问和下载而不需要额外处理或特定工具的支持。对于有特殊需求想要获取不同配置的模型，可以通过平台内的消息系统与发布者取得联系以获得进一步的帮助和支持。