文本分类的通用语言模型微调（Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification）

基本信息

• 书籍大小：未知
• 书籍语言：简体中文
• 书籍类别：IT技术与应用
• 书籍标签：文本分类的通用语言模型微调
• 购买链接： 京东   淘宝

打开支付宝首页搜“673273051”领红包，领到大红包的小伙伴赶紧使用哦！

相关书籍

内容介绍

迁移学习已经对计算机视觉领域产生了很大的影响，但NLP领域的现有方法仍然需要针对任务进行修改和从零开始进行训练。本文提出一种有效的迁移学习方法——通用语言模型微调(Universal Language Model Fine-tuning, ULMFiT)，该方法可应用于任何NLP任务，并介绍了对语言模型进行微调的关键技术。 我们的方法在六个文本分类任务上显著优于最先进的技术，在大多数数据集上将错误率降低了18-24%。此外，仅使用100个标记示例，它的性能不比在100倍以上的数据上从零开始训练的模型的性能差。我们将开源预训练模型和代码。

下载地址