《昇思25天学习打卡营第11天 | 昇思MindSpore基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》

11天本节学习到BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量,它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。通过一个文本情感分类任务为例子来学习了BERT模型的整个应用过程。

相关推荐
DKPT1 小时前
Java桥接模式实现方式与测试方法
java·笔记·学习·设计模式·桥接模式
子燕若水2 小时前
Unreal Engine 5中的AI知识
人工智能
极限实验室3 小时前
Coco AI 实战(一):Coco Server Linux 平台部署
人工智能
杨过过儿3 小时前
【学习笔记】4.1 什么是 LLM
人工智能
巴伦是只猫3 小时前
【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
人工智能·笔记·机器学习
大千AI助手3 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
AI生存日记3 小时前
百度文心大模型 4.5 系列全面开源 英特尔同步支持端侧部署
人工智能·百度·开源·open ai大模型
LCG元4 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
好好研究4 小时前
学习栈和队列的插入和删除操作
数据结构·学习