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微调BERT实现中文微博情感分类(模型分享至HuggingFace)

锐多宝  · 公众号  ·  · 2024-08-12 23:53

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    哈喽大家好,这次给大家推送如何对NLP(自然语言处理)大模型进行微调。关于大模型的微调,我们在  基于社会感知的城市洪涝位置提取与语义计算  的文章中进行过介绍。以BERT为代表的双向大模型在文本分类、命名实体识别等数十个领域都可以取得较好的效果。这个局面在以GPT为代表的单向生成模型的大规模应用后才得以打破,然而以BERT为代表的双向模型依然具有可控制性强、精度高,不会出现模型幻觉等优点,依然在GIS领域中广泛应用。     本文将介绍如何在本地计算机/远程Colab上,结合Hugging Face,微调一个 BERT 模型,实现微博数据的情感极性分类。大家可以直接开箱即用微调好的微博情感分析微调模型,所有的材料都在Hugging Face上开放获取,也无需从 其他渠道 下载任何数据到本地。 本次使用的材料有: Weibo-100k 数据集 bert-based- ………………………………

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