Some Papers about BERT in Text Classifition, Data Augmentation and Document Ranking（一）
BERT用于各项任务示意图： 从BERT出现到现在的广泛使用，以BERT为代表的预训练模型所提出的pre-traing + fine-tune两阶段的方法逐渐成为了很多涉及文本数据领域处理问题的新范式，例如文本分类、阅读理解、数据增广、问答系统和信息检索等。同时为了更好的提升BERT在所处理任务上的性能，以及更好的减小模型容量的同时又不至于损失模型的性能，不同的研究人员纷纷提出了BERT的多种变体
相关文章
- 1. Some Papers about BERT in Text Classifition, Data Augmentation and Document Ranking（二）
- 2. Data Augmentation in NLP
- 3. data augmentation and dropout
- 4. BERT for unsupervised text tasks
- 5. The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About
- 6. Some Tips and Tricks about Qt
- 7. some questions and tips about java
- 8. Serving Google BERT in Production using Tensorflow and ZeroMQ
- 9. The situation of some lower-ranking cryptocurrencies
- 10. （转）AutoML for Data Augmentation
- 更多相关文章...
- • XSLT document() 函数 - XSLT 教程
- • XML DOM data 属性 - XML DOM 教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Some Papers about BERT in Text Classifition, Data Augmentation and Document Ranking（二）
- 2. Data Augmentation in NLP
- 3. data augmentation and dropout
- 4. BERT for unsupervised text tasks
- 5. The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About
- 6. Some Tips and Tricks about Qt
- 7. some questions and tips about java
- 8. Serving Google BERT in Production using Tensorflow and ZeroMQ
- 9. The situation of some lower-ranking cryptocurrencies
- 10. （转）AutoML for Data Augmentation