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基于ERNIE、BERT-wwm-ext和RoBerta-Large的新馆疫情语句文本匹配问答模型.zip

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简介：
本项目提出了一种利用ERNIE、BERT-wwm-ext及RoBerta-Large预训练模型构建的新型新冠疫情相关语句文本匹配问答系统，有效提升问题回答准确性。 本解决方案在预测阶段首先使用原测试集进行一次标签预测；然后将原测试集中query1和query2字段交换后再次进行预测；最后将两次结果相加作为最终的预测结果。为了减少训练时模型拟合方向偏差的影响，我们在训练阶段分别针对正序和逆序的数据集训练了两个模型。这一方法在基于ERNIE、BERT_wwm_ext以及RoBerta_Large实现的新馆疫情语句文本匹配问答中取得了非常稳定的提升效果。

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  • 基于ERNIE、BERT-wwm-ext和RoBerta-Large的新馆疫情语句文本匹配问答模型.zip
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    本项目提出了一种利用ERNIE、BERT-wwm-ext及RoBerta-Large预训练模型构建的新型新冠疫情相关语句文本匹配问答系统，有效提升问题回答准确性。 本解决方案在预测阶段首先使用原测试集进行一次标签预测；然后将原测试集中query1和query2字段交换后再次进行预测；最后将两次结果相加作为最终的预测结果。为了减少训练时模型拟合方向偏差的影响，我们在训练阶段分别针对正序和逆序的数据集训练了两个模型。这一方法在基于ERNIE、BERT_wwm_ext以及RoBerta_Large实现的新馆疫情语句文本匹配问答中取得了非常稳定的提升效果。
  • RoBERTa-日本語：日语的BERT预训练模型
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    RoBERTa-日本語是一款针对日语优化的预训练语言模型，基于Facebook的RoBERTa架构。它在多项NLP任务中表现出色，适用于文本理解、生成等应用场景。 RoBERTa-日语是基于日文的预训练模型，它是BERT的一个改进版本。尽管其基本架构与原始的BERT相同，但学习方法有所不同。该项目提供了一个适用于TensorFlow 1.x 和2.x 的日本语版 RoBERTa（即改良后的 BERT）。 具体来说： - 已发布了small和base两种型号的小型化模型。 - 小型模型于2020年12月6日公开，基础模型则在2021年1月4日发布。 使用说明如下： 从GitHub克隆代码 ``` $ git clone https://github.com/tanreinama/RoBERTa-japanese $ cd RoBERTa-japanese ``` 下载并解压预训练的模型文件。
  • Chinese-BERT-wwm：汉语BERT的全面字掩蔽预训练（与English BERT-wwm系列模型相关）
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    Chinese-BERT-wwm是一种针对中文设计的预训练语言模型，采用全面字级掩码技术，借鉴了English BERT-wwm系列模型的成功经验。该模型在多项汉语自然语言处理任务中表现出色，极大提升了中文文本的理解和生成能力。 在自然语言处理领域中，预训练语言模型已成为非常重要的基础技术。为了进一步促进中文信息处理的研究发展，我们发布了基于全词遮罩（Whole Word Masking）技术的中文预训练模型BERT-wwm以及相关其他技术模型：BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext-large、RBT3和RBTL3。这些项目均以谷歌官方发布的BERT为基础。 我们还发布了MacBERT预训练模型，中文ELECTRA预训练模型，以及中文XLNet预训练模型等其他相关资源，并提供知识蒸馏工具TextBrewer的使用指南。 所有上述提到的模型现均已支持TensorFlow 2版本，请通过变压器库调用或下载。我们的论文已被录用为长文。 此外，在通用自然语言理解评论GLUE竞赛中，哈工大讯飞联合实验室取得了第一名的成绩。
  • 基于BERT的中文问答匹配检测——投资知识版
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    本项目利用BERT模型开发了一套针对中文问答对的投资知识匹配检测系统，旨在提高在线金融教育中问题解答的准确性和效率。 本项目基于BERT中文预训练模型，并利用huggingface transformers开源工具库实现了一种针对投资问答场景的自动问题答案匹配检测系统。该系统的目的是通过技术手段代替人工审核，用于判断在投资论坛或问答平台中提交的问题与回答是否相关。 所需的数据、模型及代码可以从百度网盘下载（提取码为doh9）。原始BERT预训练模型使用的是由哈工大崔一鸣提供的chinese_wwm_pytorch版本。此版本包含三个文件，分别为模型bin文件、配置json文件和词表txt文件，在按照huggingface库的要求进行相应命名后即可正常使用。具体细节可参考file_utils.py脚本中的说明。 以上描述中没有包括任何联系方式或网址信息。
  • PyTorch-Pretrained-BERT-Master_基于Python的BERT问答模型_BERT_
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    PyTorch-Pretrained-BERT-Master 是一个使用Python实现的BERT预训练模型库，专注于自然语言处理任务中的问答系统开发。 BERT预训练代码可用于语言模型的训练或进行文本分类、序列标注、问答等任务的继续训练。
  • 基于BERT-BiLSTM-BiGRU和CNN的文本情感分析模型.pdf
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    本文提出了一种结合BERT、BiLSTM、BiGRU及CNN技术的情感分析模型，旨在提升对复杂文本数据的情感识别精度。 本段落介绍了一种基于深度学习技术的新型文本情感分析模型，该模型融合了BERT、BiLSTM、BiGRU和CNN四种神经网络架构的优势。这些技术结合使用旨在提高处理与理解复杂文本数据时的准确性和效率。 文章首先详细介绍了由Google AI开发并用于预训练语言表示的双向编码器表示从转换器（BERT）模型，该模型能够有效捕捉上下文中的词间关系，从而解析复杂的双向语义联系。在本段落中，BERT被用来提取丰富的文本特征，并为后续网络提供必要的语义信息。 接着，文章探讨了BiLSTM和BiGRU的特点。这两种技术擅长处理序列数据，在时间轴上进行双向的信息传递能力使它们非常适合捕捉情感极性等随时间变化的动态特性。在本段落提出的模型中，这两者作为文本特征提取器发挥作用。 此外，卷积神经网络（CNN）因其在图像分析中的出色表现而被引入到文本数据处理之中。它通过局部特征和模式识别来捕捉关键信息，在该框架内用于增强情感表达的理解能力。 文章进一步阐述了如何将上述四种模型整合为一个多层深度学习架构以进行有效的文本情感分析，每个组件都从不同视角对文本内容进行全面解析，并在训练过程中优化整体性能。 此模型不仅关注语义和上下文关系的识别，还考虑到了时间序列上的动态变化以及局部关键信息的提取。这种综合方法使得该模型能够在多种情感分析任务中表现出色。 此外，文章也讨论了如何利用预训练好的BERT进行微调，并协调BiLSTM、BiGRU与CNN之间的信息传递过程，同时提出了解决可能遇到的数据过拟合和参数优化等问题的具体策略。 综上所述，基于融合技术的文本情感分析模型在理论研究及实际应用中都具有重要的价值。通过结合当前深度学习领域的先进成果，本段落为这一领域提供了高效且结构合理的解决方案。
  • 基于BERT模型的文本情感分析系统源码.zip
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    本资源提供了一个基于BERT预训练模型的情感分析系统源代码，适用于进行中文文本的情感倾向性分析研究与应用开发。 ## 项目简介 本项目是一个基于BERT模型的文本情感分析系统，旨在通过深度学习技术实现对中英文文本的情感分类。该系统不仅包含了模型训练的过程，还提供了测试方法及使用指南，方便用户进行情感分析。 ## 项目的主要特性和功能 1. 使用预训练的BERT模型：该项目采用了在大量无标注数据上进行了预训练的BERT模型，能够有效提取文本特征，提高情感分析的准确性。 2. 中英文支持：系统包含了对中、英两种语言的情感分析功能，并提供了分别针对这两种语言处理的独立模型。 3. 命令行测试方式：用户可以通过命令行进行测试，项目提供了一个方便的测试脚本，只需输入测试文件和模型路径即可完成情感分析任务。 4. 简单易用的API接口：该项目还提供了简洁明了的API接口供用户调用，以实现对文本的情感分析。 ## 安装使用步骤 1. 安装依赖 根据项目提供的bert.yaml文件创建对应的环境，并安装所有必需的软件包。
  • TextMatch: 基于PyTorch的中文语义相似度匹配模型（ABCNN, Albert, Bert, BIMPM, Decompo...）
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    TextMatch是一款基于PyTorch开发的中文文本语义相似度评估工具，集成多种前沿算法如ABCNN、Albert、Bert、BIMPM和Decomposable等，助力自然语言处理领域的研究与应用。 基于Pytorch的中文语义相似度匹配模型 本项目将持续更新，并对比目前业界主流文本匹配模型在处理中文数据的效果。 运行环境：Python 3.7、PyTorch 1.2 和 transformers 2.5.1。 数据集采用LCQMC 数据（该任务是对句子对进行分类，判断两个句子的语义是否相同），由于涉及版权问题，具体的数据文件需要向官方申请。将解压后的数据放入指定目录即可使用。 模型评价指标包括：ACC、AUC 以及预测总计耗时。 嵌入方法：本项目输入统一采用分字策略，并通过维基百科中文语料训练了字符级别的词向量作为嵌入方式。训练所需的数据集、预训练的矢量模型和词汇表可以通过公开渠道获取或下载。 模型文件：该项目包括已训练好的模型文件，但可能并非最优版本，可通过调整超参数进一步优化性能。 测试结果对比：不同模型在AUC指标上的表现以及预测耗时（秒）将进行详细比较。
  • 基于BERT的Python情感分析模型.zip
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    该资源提供了一个基于BERT模型的情感分析工具包，使用Python编程语言实现。它能够高效地识别和分类文本数据中的正面、负面或中立情绪，特别适用于社交媒体监控、市场调研等场景。 资源包含文件：课程论文word文档及源码与数据。利用正向情感、无情感、负向情感倾向性1万多条语料训练语言模型，并进行了3次迭代。详细介绍可参考相关博客文章。