南通市规划建设局网站,网站建设需要什么研究条件,学校网站的建立,科技企业网站建设NLP自从Transformer模型出现后#xff0c;处理方式有大统一的趋势#xff0c;首先回答几个基础问题#xff1a;
1、自然语言处理究竟要做一件什么事呢#xff1f;自然语言处理最终解决的是分类问题#xff0c;但是它不仅仅输出一个分类的预测结果#xff0c;关键的在于构…NLP自从Transformer模型出现后处理方式有大统一的趋势首先回答几个基础问题
1、自然语言处理究竟要做一件什么事呢自然语言处理最终解决的是分类问题但是它不仅仅输出一个分类的预测结果关键的在于构建一个聪明的模型不光能学习不同数据集的问题还能处理不同类别的问题。
2、如何培养模型的学习能力自然语言处理就像我们读书一样要训练它的阅读能力、学习能力、理解能力给出的是一系列阅读材料然后想办法让它理解语言不仅仅是一个分类的专项技能这里就涉及到注意力机制了通过设置学习任务每一段只关注其中部分语料并分配好权重通过训练得到比较好的效果。之后基于注意力模型搭建复杂的神经网络以获取强大的学习能力。
3、NLP中的核心门派BERT系(五岳剑派)GPT系(魔教)BERT有点像做完形填空GPT有点像写小作文。现在NLP已到了大模型时代已经在拼海量的数据量和参数目前GPT系列已经取得很大成功但是是大模型个人要训练很是很麻烦的也有些开源的大模型先从调优做起
4、如何开始NLP呢引出这个问题也是Huggingface的关键理念了历史上有很多NLP的算法但是实事已经证明大部分没啥用有用的就是Transformer这一系列的模型了而Huggingface就是集大成者于一身包括了当下NLP所有核心模型只需要一行代码就可以调用BERT模型GPT模型及其训练好的权重参数其次Huggingface它不仅是一个工具包更是一个社区也是NLP大佬们的舞台。当然kaggle也是个不错的平台结合着用
一、Huggingface调用示例
Huggingface这个包基本调用即可先安装包pip install
pip install transformers
开箱即用方便
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)
from transformers import pipeline#用人家设计好的流程完成一些简单的任务
classifier pipeline(sentiment-analysis)
classifier([Ive been waiting for a HuggingFace course my whole life.,I hate this so much!,]
)
结果 [{label: POSITIVE, score: 0.9598049521446228},{label: NEGATIVE, score: 0.9994558691978455}] 测试很方便如果有包不好下载找镜像、先download安装包之后再安装。
二、基本流程概述
