文本分类

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PaddleNLP本文分类及docker部署流程本文记录使用PaddleNLP进行文本分类的全流程参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/legacy/applications/text_classification/multi_class

文本分类场景下微调BERT论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》是2019年发表的一篇论文。这篇文章做了一些实验来分析了如何在文本分类场景下微调BERT，是后面网上讨论如何微调BERT时经常提到的论文。

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NLP transformers - 文本分类本文翻译自：Text classification https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/sequence_classification notebook : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/en/pytorch/sequence_classification.ipynb

微调大型语言模型（LLM）：应用案例示例微调大型语言模型（LLM）：应用案例示例摘要：本文讨论了大型语言模型（LLM）的微调，这是一种通过少量数据训练已经预训练好的模型以执行特定任务的过程。微调可以让LLM在翻译、文本分类、文本生成等领域更加高效。本文还提供了微调的实践示例和代码，帮助读者理解并应用微调过程。

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基于多种CNN模型在清华新闻语料分类效果上的对比该实验项目目录如图：TextCNN训练效果Test Time0:04:23Test Loaa:0.3Test Acc

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【AI实战】BERT 文本分类模型自动化部署之 dockerfile本文主要介绍：BERT 的全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。

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