BERT多任务学习：应用于多任务环境的BERT模型-ITADN社区

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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）。

多任务学习：多任务功能学习

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多任务学习（MTL）通过同时学习多个相关任务来提高模型性能和泛化能力。本文探讨了如何利用多任务框架进行功能层面的学习与优化。多任务功能学习是一种同时处理多个相关任务的方法，这些任务共享一组共同的潜在特征。该方法通过规范化任务矩阵来实现，并且使用跟踪规范进行正则化是此框架的一个特例。在实际应用中，例如个性化推荐系统中的产品对消费者的匹配就是一个典型的应用场景。这种方法已经在一些学术论文中有详细的介绍和讨论。值得注意的是，这种学习方式可以结合非线性核函数一起使用，而无需显式地定义特征空间。此外，在进行Gram-Schmidt或Cholesky分解预处理后，可以在Gram矩阵上运行相应的代码（详见文中第5节）。

基于BERT的高精度情感多分类任务

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本研究利用预训练模型BERT进行文本分析，针对特定数据集优化后，实现了高效的情感多分类任务，显著提升了分类准确性。运行记录如下：训练集每类9k数据集，一般情况下训练集为每类1k； 1. 使用英文数据集进行二分类任务时，由于数据可能过于中性化，正确率在85%左右。测试集中没有标签输出自我评估的结果与验证集相似，约85%，经过22个epoch的训练。 2. 利用上述影评进行二分类任务，将label 0和1分别对应于1星和5星评论，准确率达到99%以上。 3. 将同样的影评为三分类问题时，标签0、1和2分别代表1星、3星及5星评价的准确性约为99%左右。 4. 当尝试使用上述影评进行四分类任务，并将label 0、1、2 和3对应于1星、3星、4星以及5星级评论的情况下，在训练集每类为9k数据和少量（共10个）4星级样本的小规模训练下，准确率仅为78%左右。这表明在这种情况下难以进行有效的小规模训练。 5. 最后利用上述影评尝试五分类任务，标签分别对应于1星、2星、3星、4星及5星评论时，在同样的大规模数据集上（每类9k样本），准确率达到了约97%。

Python-利用谷歌BERT进行CoNLL2003 NER任务

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本项目使用Python结合谷歌开源的BERT模型，旨在提高在CoNLL2003数据集上的命名实体识别（NER）准确性，探索预训练语言模型在特定任务中的应用潜力。使用Google BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。

使用TensorFlow逐步搭建一个多任务学习模型

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本教程详细介绍了如何利用TensorFlow框架从零开始构建一个复杂但高效的多任务学习模型。通过分步指导和代码示例，帮助读者掌握多任务模型的设计与实现技巧。适合有一定机器学习基础的学习者深入研究。本段落介绍了深度学习中多任务学习的基本原理，并带我们对这一概念有了新的理解。当我们思考新事物时，通常会利用以前的经验和知识来加速当前的学习过程。例如，在学习一门新语言时，尤其是与已掌握的语言相关联的语系中的语言，我们会借助已经学过的语言知识加快学习进度。这个过程还可以从另一个角度解释——即学习一种新的语言有助于更好地理解和表达自己的想法。同样地，我们的大脑在处理多种不同的任务时会采用相同的架构（也就是我们自身的头脑）。类似地，在机器学习模型中，如果使用同一个网络来同时完成多个任务，也可以实现类似的加速效果。

Python-Keras下的多任务学习模型实现 [TF-TensorFlow-Keras]

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本教程深入讲解如何在Python的Keras框架中利用TensorFlow后端开发多任务学习模型，适用于希望提升机器学习项目效率的研究者和开发者。本段落介绍一个多输入多输出模型结构。该模型接收两个不同领域的输入：input_domain_a 和 input_domain_b，并通过拼接操作将它们合并在一起形成共享的特征表示层。然后，该共享部分分别连接到两个任务模块上：对于第一个任务（回归或分类），使用 dense 层 - BatchNormalization 层 - dropout 层 - dense 层的结构。对于第二个任务（同样为回归或分类问题），采用相同的层级架构：dense 层 - BatchNormalization 层 - dropout 层 - dense 层。

bert-event-extraction: ACE 2005中基于BERT的事件抽取任务的PyTorch实现-开源

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bert-event-extraction 是一个使用 PyTorch 实现的项目，专注于运用 BERT 模型执行 ACE 2005 数据集上的事件抽取任务。该项目为开源性质，便于研究人员和开发者进行进一步研究与应用开发。标题中的“bert-event-extraction”是一个基于Pytorch的项目，旨在利用BERT模型进行事件抽取任务，特别是针对ACE 2005数据集。事件抽取是自然语言处理（NLP）领域的一个关键任务，它涉及从文本中识别和分类出发生的事件，如“结婚”、“辞职”或“自然灾害”，这对于信息提取、新闻摘要和问答系统等应用至关重要。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型。通过Transformer架构实现了对文本的深度理解和双向信息流动，在多项NLP任务中取得了突破性的性能表现。在这个项目中，BERT被用作一个强大的特征提取器，帮助识别和分类文本中的事件。项目描述提到的“ACE 2005”是指Automatic Content Extraction的2005版本，这是一个广泛使用的事件和实体标注数据集，包含了多种事件类型及丰富的实体信息（如人、组织、地点）及其关系。此数据集常用于评估与开发事件抽取算法。该项目具有“开源软件”的标签，表明开发者可以自由地查看、使用、修改和分发代码，这对于研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。用户可以通过项目的GitHub链接获取完整的代码实现及相关的文档说明等信息，对于学习模型的扩展功能非常有帮助。在压缩包中，“bert-event-extraction-master”里包含以下内容： 1. 项目源代码：包括模型定义、训练脚本、数据预处理函数等。 2. 配置文件：可能包含模型参数和实验设置。 3. 数据集处理工具：用于加载及ACE 2005数据集的脚本。 4. 预训练模型：BERT模型权重，经过特定任务微调后提供使用。 5. 示例输入与输出：帮助理解模型工作方式及其预期结果。 6. README文件：项目概述、安装指南、使用方法和贡献说明。通过研究这个项目，开发者不仅可以学习如何利用BERT进行事件抽取，还可以了解将预训练模型应用于实际任务的方法及处理大规模文本数据集的技巧。对于对NLP感兴趣的开发人员而言，这是一个实践与改进现有技术或者将其应用到自己项目的良好机会。

Matlab代码ABS-多任务深度网络：在医学图像语义分割中应用多任务学习方法

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本研究提出了一种基于MATLAB的多任务深度学习框架，用于改进医学图像中的语义分割效果。通过共享特征和独立解码器结构，该模型能够同时执行多个相关但不同目标的任务，从而提高分割精度并减少所需的训练数据量。 MATLAB代码abs多任务深度网络基于多任务深度学习的医学图像语义分割方法（EMBC2019、MICCAIW-MLMI2019）依赖关系套餐包括火炬TensorboardX、OpenCV以及麻木的tqdm，这些包在requirements.txt文件中可以找到详尽列表。使用以下命令安装相同的：condacreate--name--filerequirements.txt。预处理轮廓和距离图是预先计算的结果，并且可以从二进制掩码中获得。目录结构如下：训练和测试文件夹应包含以下结构： ├── contour │ ├── 1.png │ ├── 2.png │ ... ├── dist_contour │ ├── 1.mat │ ├── 2.mat │ ... ├── dist_mask │ ├── 1.mat │ ├── 2.mat │ ... ├── dist_signed │ ├── 1.mat │ ├── 2.mat │ ... └── image ├── 1.jpg ├── 2.jpg ... └── mask ├── 1.png

《多任务学习》最新综述文章

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本文为最新的综述性文章，全面探讨了多任务学习领域的研究进展、核心方法及未来发展方向，旨在为学术界和工业界的进一步研究提供指导。多任务学习（MTL）是机器学习领域的一种方法论，其核心在于通过利用多个相关任务中的有用信息来提升所有任务的泛化能力。本段落从算法建模、应用及理论分析三个维度对MTL进行了全面回顾。在算法建模方面，文章首先明确了MTL的概念，并将现有的多种MTL算法归类为特征学习、低秩方法、任务聚类、任务关系学习和分解五大类别，同时探讨了各自的特点。

多个任务的DownloadDemo.zip

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DownloadDemo.zip包含了执行多种下载任务所需的示例代码和资源文件，适用于学习与实践多线程下载、批量文件下载等功能。多任务下载功能包括断点续传、实时进度更新、下载暂停与继续以及下载完成后自动安装等功能，并且支持网络下载请求和本地文件存储。

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BERT多任务学习：应用于多任务环境的BERT模型

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