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ERNIE 3.0模型已用于MSRA序列标注任务。

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简介：
ERNIE 3.0中文预训练模型在MSRA序列标注领域的应用研究，相关文章的详细信息可查阅：https://blog..net/sinat_39620217/article/details/125071909?_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125071909%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%”7D&ctrtid=UfDbk。

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  • 基于ERNIE 3.0的中文预训练模型在MSRA序列标注中的应用
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    本文探讨了ERNIE 3.0中文预训练模型在微软亚洲研究院（MSRA）序列标注任务上的应用效果，展示了其强大的语义理解能力及实际价值。 ERNIE 3.0是一个中文预训练模型，在MSRA序列标注任务上有相关文章介绍其应用细节。
     
  • 使用BiLSTM-CRF处理序列标注任务
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    本研究探讨了利用双向长短期记忆网络结合条件随机场（BiLSTM-CRF）模型处理自然语言处理中的序列标注问题。该方法通过BiLSTM捕捉上下文信息，再用CRF进行全局优化，有效提升了标注精度与效率，在多项任务中展现出优越性能。 通过运用深度学习中的BiLSTM方法，并结合CRF模型的标签依赖性特点，可以有效解决命名实体识别过程中的序列标注问题。
     
  • 基于KERL模型的用户行为序列推荐任务实现.zip
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    本项目探讨了利用KERL模型进行用户行为序列推荐的方法，并实现了相关算法。通过分析用户行为数据，优化个性化推荐效果。代码和实验结果详见附件。 基于KERL模型实现用户行为序列推荐任务 该标题描述了一个研究项目或技术文档的主题，该项目专注于使用KERL（可能是某种机器学习或者深度学习的变种）模型来处理并预测用户的连续行为模式，以进行更加精准的内容或者是产品推荐。 如果需要更详细的信息，请提供更多的上下文。
     
  • BERT多任务学习：应用于多任务环境的BERT模型
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    本文探讨了在多任务环境中应用预训练语言模型BERT的方法和技术，通过优化其多任务学习能力以提升各种自然语言处理任务的表现。 从0.4.0版本开始，tf版本必须大于等于2.1。安装方法为：pip install bert-multitask-learning。 这个项目使用变压器（基于拥抱面部变压器）进行多模式多任务学习。为什么需要它呢？因为在原始的BERT代码中，多任务学习或多GPU训练都不可行，并且该项目最初是为了命名实体识别（NER），而在原始BERT代码中没有有效的脚本支持这一功能。 总之，与原始bert仓库相比，此项目具有以下改进： - 多模式多任务学习：这是重写大部分代码的主要原因。 - 支持多GPU训练 - 序列标记（例如NER）和Encoder-Decoder Seq2Seq（带变压器解码器）。
     
  • 已预处理并标注好的网易新闻数据，适用于中文文本分类任务
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    本数据集包含大量经过精细预处理和人工标注的网易新闻文章，非常适合用于进行各种中文文本分类的研究与应用开发。 有24000条新闻，分为六个类别。可以直接使用Python3的pickle.load()函数加载文件，该文件包含一个长度为24000的列表，列表中的每个元素是一个元组，元组的第一个元素是处理好的文本内容，第二个元素是对应的标签。
     
  • ERNIE-Pytorch：基于Pytorch的ERNIE实现
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    ERNIE-Pytorch是一个基于PyTorch框架构建的开源项目，它实现了百度的预训练语言模型ERNIE，为自然语言处理任务提供强大的工具支持。 ERNIE是基于Bert模型构建的，在中文自然语言处理任务上表现出色。 您可以采用以下三种方式来使用这些强大的模型： 直接加载（推荐） 以ernie-1.0为例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) model = AutoModel.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) ``` 您可以访问Hugging Face的模型中心以查找所有支持的ERNIE版本。 以下是几个模型及其在Transformer中的标识符： | 模型 | Transformer中的标识符 | 描述 | |-----------|----------------------|----------| | ernie-1.0（中文） | nghuyong/ernie-1.0 | 中文版ERNIE，性能优越 | 下载模型的权重文件可以通过访问相应的链接来完成。
     
  • SeqIO：以任务为导向的数据集、预处理及序列模型评估
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    SeqIO是一款专注于序列数据的任务导向型工具包，提供数据集管理、预处理和模型评估功能，助力高效开发与测试序列模型。 SeqIO 是一个用于处理序列数据并将其馈入下游序列模型的库。它构建了可扩展的数据管道，并且使用非常简便，即使不熟悉TensorFlow也可以轻松上手。特别是通过一行代码就能将返回的数据集转换为numpy迭代器，使其与其他框架如PyTorch完全兼容。 SeqIO 当前假设数据集是一个序列形式，即每个特征都是一维数组。因此它天然支持音频、文本等模式的处理。只要图像可以以序列表示（例如像素值），也可以被支持。为了适应更高维度的数据类型，未来版本将放宽这一限制。 SeqIO 是一个基于Transformer实现的库重构版（用于训练T5模型）。如果您之前使用过t5.data，并想了解SeqIO有什么不同，请查阅相关文档。 在较高层次上，我们通过以下步骤来使用SeqIO： 1. 定义任务（可以是单个Task 或多个 Task 的组合Mixture）。 2. 根据所用的模型架构定义特征提取方法（或直接采用现有的）。
     
  • 利用Redis进行任务队列和子任务分发
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    本教程讲解如何使用Redis构建高效的任务队列及分布式子任务处理系统，适用于需要异步处理大量数据或任务的应用场景。 在IT行业中，任务队列是一种常见且重要的技术手段，它能有效地处理大量并发请求与异步操作，并提高系统的响应速度及整体性能。本段落将详细探讨如何利用Redis作为任务队列来分发子任务，特别是在分布式环境中的应用。 首先需要了解什么是Redis：Redis是一个开源的键值存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表等），并提供发布订阅功能以及事务和持久化机制。由于其高性能与丰富的特性，Redis常被用作数据库、缓存及消息中间件。 在分布式系统中，任务队列的作用是解耦各个组件，减少直接交互，并降低系统的复杂性。当一个主任务到达时，会被放入任务队列由后台工作进程按照特定策略取出并执行子任务。这种方式可以实现批量处理和并发执行，以及按需分配计算资源。 使用Redis作为任务队列的优势在于： 1. 高性能：由于其内存存储特性，读写速度非常快，适合频繁操作的任务队列。 2. 可靠性：支持持久化机制，在服务器重启后仍可恢复队列中的任务。 3. 广播与订阅功能：通过发布-订阅模式实现任务的广播，让多个消费者同时处理同一任务以提高处理能力。 4. 弹性扩展：随着任务量的增长可以轻松添加更多工作节点来消费队列中的任务。 5. 锁机制：使用Redis提供的锁机制避免多进程并发操作同一个任务，确保顺序性和一致性。 实施步骤如下： 1. **创建任务队列**：在Redis中创建一个列表或频道作为存储子任务的容器（如`task_queue`）； 2. **发布任务**：客户端将子任务以JSON对象的形式发布到该队列上； 3. **订阅任务**：系统中的工作进程可以订阅此通道，当有新消息时会收到通知； 4. **领取并处理任务**：通过BLPOP或BRPOP命令从Redis中取出待处理的任务，并进行相应操作。对于单个工作进程则使用LPOP和RPOP。 5. **确认完成状态**：为了防止因异常导致的未被成功执行的任务，可以采用WATCH/UNWATCH机制监控任务的状态变化，在处理完毕后将其移除或设置超时策略自动重试； 6. **错误处理与重试**：对于失败的任务，可选择重新入队或者放入死信队列进行特别处理。 综上所述，利用Redis作为子任务分发的工具能够有效提升分布式系统中任务管理的能力和效率。结合具体业务场景合理设计架构策略，在实际项目中可以进一步优化性能实现更高效的资源分配与调度。
     
  • [C# Winform大模型部署] 使用文心一言ERNIE-3.5 4K聊天模型
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    本项目演示了如何在C# Winform应用程序中集成并使用百度的文心一言ERNIE-3.5 4K大模型，实现高效的本地对话机器人开发。 在C# Winform中使用文心一言ERNIE-3.5 4K 聊天模型进行大语言模型的部署。
     
  • 基于频率信息的关注机制时间序列模型：EMD-LSTM模型
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    简介：本文提出了一种结合经验模式分解（EMD）与长短期记忆网络（LSTM）的新型时间序列预测模型——EMD-LSTM，通过捕捉数据中的内在周期性特征，显著提升了预测精度。 一种关注频率信息的时间序列模型：EMD-LSTM模型。LSTM由于能够捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系，在许多领域取得了成功，但其无法清晰地刻画出时间序列数据中不同频率的信息。