So klassifizieren Sie BERT-Text mit Pytorch

Blog

Textklassifizierung ist eine der häufigsten Aufgaben im NLP. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Sentiment-Analyse, Spam-Filterung, Nachrichten-Kategorisierung usw. Hier zeigen wir Ihnen, wie Sie Fake News (Klassifizierung eines Artikels als REAL oder FAKE) anhand des State-of-the- art models, ein Tutorial, das auf wirklich jede Textklassifikationsaufgabe erweitert werden kann.

Die Transformator ist der Grundbaustein der meisten aktuellen State-of-the-Art-Architekturen des NLP. Sein Hauptvorteil sind seine Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismen, die eine Leistungssteigerung und deutlich mehr Parallelisierung ermöglichen als bisherige Konkurrenzmodelle wie rekurrente neuronale Netze. In diesem Tutorial verwenden wir vortrainierte BERT , eines der beliebtesten Transformatormodelle, und optimieren Sie es auf die Erkennung von Fake News.

was ist der schlüssel zum schreiben eines effektiven vorschlags als antwort auf eine rfp?

Die Hauptquellcode dieses Artikels ist verfügbar indieses Google Colab-Notizbuch.

Die Vorverarbeitungscode ist auch erhältlich indieses Google Colab-Notizbuch.

#python #text-klassifizierung #pytorch #deep-learning #nlp

zudatascience.com

So klassifizieren Sie BERT-Text mit Pytorch

Die Textklassifizierung ist eine der häufigsten Aufgaben im NLP. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Sentiment-Analyse, Spam-Filterung, Nachrichten-Kategorisierung usw. Hier zeigen wir Ihnen, wie Sie Fake News (Klassifizierung eines Artikels als REAL oder FAKE) anhand des State-of-the- art models, ein Tutorial, das auf wirklich jede Textklassifikationsaufgabe erweitert werden kann. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie die BERT-Textklassifizierung mit Pytorch . verwenden

So melden Sie sich in der Cash-App an