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  1. fine_tuning_data.zip 可直接用bert进行微调的中文情绪数据

  2. 具体使用方法可以看我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_40015791/article/details/90410083 下面也会简单介绍一下：在bert开源代码中的run_classifier.py中找到 processors = { "cola": ColaProcessor, "mnli": MnliProcessor, "mrpc": MrpcProcessor, "xnli": XnliProcessor, "intentdetection":Inte

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-21
    • 文件大小：613376
    • 提供者：weixin_40015791

  1. 微博情感分析语料.rar

  2. 谷歌Google 中文BERT中文预训练模型 chinese_L-12_H-768_A-12.zip。BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。可以测试对这个语料库进行分析。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u010243662

  1. chinese_L-12_H-768_A-12.zip

  2. https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型，中文的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-21
    • 文件大小：381681664
    • 提供者：guotong1988

  1. chinese_L-12_H-768_A-12.zip

  2. 人工智能—机器学习—深度学习—自然语言处理（NLP）——BERT中文预训练模型，使用绝大部分场景，不同领域也可使用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：381681664
    • 提供者：weixin_43850384

  1. BERT-BiLSTM-CRF-master.zip

  2. 命名实体识别代码，解压即可用 # BERT-BiLSTM-CRF BERT-BiLSTM-CRF的Keras版实现 ## BERT配置 1. 首先需要下载Pre-trained的BERT模型，本文用的是Google开源的中文BERT模型： - https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 2. 安装BERT客户端和服务器 pip install bert-serving-s

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：904192
    • 提供者：gdufsTFknight

  1. chinese_L-12_H-768_A-12.zip

  2. https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的中文的NER模型，该模型是中文命名实体识别的预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12.zip，这个链接下载只需3积分，主要是想给大家提供方便，供大家学习使用。

  3. 所属分类：机器学习

  1. 预训练1276812.zip

  2. chinese_L-12_H-768_A-12中文预训练模型

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：381681664
    • 提供者：qq_40521970