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中文文本分类-基于Bert与ERNIE的深度学习方法在人工智能中的应用

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简介：
本研究探讨了利用BERT和ERNIE模型进行中文文本分类的方法，并分析其在人工智能领域的实践效果与应用前景。 Bert-Chinese-Text-Classification-PytorchLICENSE：中文文本分类项目基于BERT和ERNIE模型，并使用PyTorch框架实现，开箱即用。项目包括模型介绍以及数据流动过程的详细说明（后续会更新博客地址）。由于工作繁忙，目前暂时没有时间完成所有内容撰写，但类似的文章在网络上有很多。 硬件配置为一块2080Ti显卡，训练时间为30分钟。环境要求：Python 3.7、PyTorch 1.1、tqdm、sklearn和TensorBoardX等库。项目中已上传预训练代码，并不再需要使用pytorch_pretrained_bert库。

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  • 中文文本分类-基于Bert与ERNIE的深度学习方法在人工智能中的应用
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    本研究探讨了利用BERT和ERNIE模型进行中文文本分类的方法，并分析其在人工智能领域的实践效果与应用前景。 Bert-Chinese-Text-Classification-PytorchLICENSE：中文文本分类项目基于BERT和ERNIE模型，并使用PyTorch框架实现，开箱即用。项目包括模型介绍以及数据流动过程的详细说明（后续会更新博客地址）。由于工作繁忙，目前暂时没有时间完成所有内容撰写，但类似的文章在网络上有很多。 硬件配置为一块2080Ti显卡，训练时间为30分钟。环境要求：Python 3.7、PyTorch 1.1、tqdm、sklearn和TensorBoardX等库。项目中已上传预训练代码，并不再需要使用pytorch_pretrained_bert库。
     
  • BERT与ERNIE在中文文本分类中的应用-Pytorch实现
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    本文介绍了如何使用Pytorch框架实现BERT和ERNIE模型在中文文本分类任务上的应用，并分享了实验结果。 Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch是一个用于中文文本分类的项目，使用了BERT和ERNIE模型，并基于PyTorch框架开发，开箱即用。 该项目包括对所使用的模型介绍以及数据流动过程的描述（这部分内容尚未完成，完成后会更新至相关文档中）。由于近期工作繁忙且类似资料较多，作者暂时没有时间进行详细撰写。项目运行所需的硬件配置为一块2080Ti显卡，并在30分钟内完成了训练。 环境要求如下： - Python 3.7 - PyTorch 1.1 - Tqdm、sklearn和TensorboardX等库 预训练代码已上传至GitHub，无需使用pytorch_pretrained_bert库。中文数据集是从新闻标题中抽取了20万条记录组成，每条文本长度在20到30个字符之间，并被分为10个类别（财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐），每个类包含2万条目。数据集是以字为单位输入模型的。 数据集划分情况如下： - 训练集：共18万样本 - 验证集：共1万样本 - 测试集：共1万样本 若需使用自己的数据进行训练，可以参考该文档并根据自身需求调整相关代码。
     
  • 基于Pytorch的深度学习与LSTM在文本分类中的应用实践
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    本研究探讨了使用PyTorch框架下的深度学习技术及长短期记忆网络（LSTM）对文本进行分类的应用。通过实验分析，验证了该方法的有效性和优越性。 深度学习结合Pytorch框架与LSTM模型进行文本分类的实战项目。
     
  • 深度学习在人工智能中的应用总结
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    本文综述了深度学习技术在当前人工智能领域的广泛应用和重要进展，涵盖了图像识别、自然语言处理等核心领域。 人工智能是一门极具挑战性的科学领域，从事这一领域的人员需要具备计算机知识、心理学以及哲学等方面的背景。它涵盖了广泛的学科分支，包括机器学习、计算机视觉等多个方面。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是让机器能够完成一些通常只有人类智能才能胜任的复杂任务。然而，在不同的历史时期和不同的人看来，“复杂工作”的定义会有所不同。
     
  • 深度学习在人工智能中的应用PPT课件
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    本PPT课件深入探讨了深度学习技术在人工智能领域的广泛应用，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等关键领域，旨在帮助学员理解并掌握深度学习的核心概念与实践技巧。 人工智能深度学习PPT课件提供了一份全面的介绍，涵盖了从基础概念到高级应用的知识点。这份资料旨在帮助学生和技术爱好者更好地理解和掌握深度学习的核心技术及其在不同领域的应用实例。通过丰富的图表、案例分析以及实践指导，该课程材料能够有效地促进学习者对复杂算法的理解，并鼓励他们进行创新性的研究和开发工作。
     
  • 基于深度学习的中文文本情绪分类
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    本研究采用深度学习技术对中文文本进行情感分析与分类，旨在提升自然语言处理中对于复杂语义和情绪表达的理解能力。 本研究聚焦于基于深度学习的情感分类及智能客服的应用，并特别针对酒店与书店的评论进行情感分析。该系统能够识别评论中的积极和消极情绪，对于消极评价还能进一步细分其原因，例如物流问题或服务质量不佳等。项目包含完整的源代码以及详尽的开发文档供参考使用。
     
  • 关于深度学习在目标检测中应用的人工智能论文综述.docx
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    本文为一篇深入探讨深度学习技术在目标检测领域应用的研究性论文综述。文中全面回顾并分析了近年来该领域的关键进展、挑战以及未来发展方向，旨在为相关研究人员提供有价值的参考和启发。 人工智能论文：基于深度学习的目标检测技术综述.docx 由于提供的内容仅有文件名重复出现，并且要求去掉联系信息及链接而原句中并没有这些元素，因此上述句子已经是符合要求的形式了。如果需要对文档名称进行进一步描述或扩展，则可以添加如下示例： 该文档是一篇关于人工智能领域内基于深度学习技术的目标检测方法的综述性论文，它探讨了当前目标检测算法的发展趋势、主要挑战以及未来的研究方向，并且总结了几种主流的目标检测模型及其应用案例。
     
  • 关于深度学习在新闻文本分类中应用的研究与实现.pdf
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    本文档探讨了深度学习技术在新闻文本分类中的应用，通过研究和实验展示了该方法的有效性和优越性。 基于深度学习的新闻文本分类算法的研究与实现探讨了自然语言处理领域中的一个典型问题——文本分类。该研究指出，采用深度学习方法进行文本分类可以省去复杂的特征工程步骤，从而在实际应用中更为广泛且有效。
     
  • 关于Yolo算法的深度学习人工智能论文
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    本文深入探讨了YOLO（You Only Look Once）算法在实时目标检测领域的应用与优化，结合最新的深度学习技术，分析其优势及面临的挑战，并提出改进方案。 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的人工智能深度学习目标检测算法，在图像处理领域因其实时性和准确性而受到广泛关注。该算法的核心在于它将目标检测视为回归问题，通过一次神经网络的前向传播就能完成对图像中对象的识别和定位。 具体来说，YOLO采用了卷积神经网络（CNN）架构。首先，输入图片被分割成S×S个网格单元，每个网格负责预测其区域内的物体信息。如果某个物体中心位于某一个网格内，则该网格需对该物体进行检测与分类。对于每一个边界框，YOLO会输出5个值：其中心点的x、y坐标和宽度w、高度h以及置信度（表示模型对这个框里包含有对象且预测准确性的把握程度）。此外，每个单元还会给出C个条件类别概率，这些概率反映了在存在物体的情况下属于特定类别的可能性。 训练过程中，YOLO首先会在大规模分类数据集上进行预训练，然后添加专用于检测任务的卷积层和全连接层，并调整输入分辨率以获得更精细的信息。通过损失函数优化预测结果时，该算法不仅考虑了平方误差还对边界框坐标预测进行了加权处理来平衡定位与分类错误的影响；同时为了避免无物体网格单元对训练过程中的梯度压制作用过大，YOLO在计算这些单元的置信度损失时会进行减小。 在网络设计方面，早期卷积层用于提取图像特征而后续全连接层则负责输出类别概率及坐标预测值。通过将每个对象分配给其边界框效果最佳的那个检测器来实现不同边框预测器的专业化处理，从而提升对特定大小、类型和比例物体的识别能力。 由于具备实时性能与良好的泛化性，YOLO在交通信号识别、人员监控、停车计时器读取及动物检测等众多场景中得到了广泛应用。尽管该算法对于小目标或重叠物体会有表现不佳的情况出现，不过后续版本如YOLOv2和YOLOv3通过改进网络结构与损失函数设计已经显著提升了这些问题的处理能力。 总之，作为一种高效的物体识别解决方案，YOLO借助端到端训练和预测机制实现了对图像中物体快速而准确地检测，在推动计算机视觉领域发展方面发挥了重要作用。
     
  • BERT-base中文模型文件在深度学习与自然语言处理中的应用
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    本研究聚焦于BERT-base中文预训练模型的应用，探讨其在深度学习框架下的优化及自然语言处理任务中的性能表现。 bert-base-chinese模型文件可以解决无法访问huggingface.co的问题。可以在本地导入工程并加载使用。