面向自然语言处理的迁移学习（一）（2）
面向自然语言处理的迁移学习（一）（1）https://developer.aliyun.com/article/1519830 传统的垃圾邮件分类方法是从头信息中提取特征来对消息进行分类。在这里，我们希望仅基于消息内容执行相同的任务。采用该方法的一个可能动机是，由于隐私问题和法规的原因，电子邮件训练数据在实践中经常会被去标识化，因此头部信息是不可用的。因此，我们需要在数据集中将头部信息与...
面向自然语言处理的迁移学习（一）（1）
前言 前言 在过去的几年里，很难忽视自然语言处理（NLP）领域的飞速发展。在此期间，您可能已经被关于流行 NLP 模型（如 ELMo、BERT，以及最近的 GPT-3）的新闻文章所淹没。这种技术周围的兴奋是有道理的，因为这些模型使我们能够实现三年前我们无法想象的 NLP 应用，比如仅仅从对代码的描述中编写出生产代码，或者自动生成可信的诗歌和博客。 推动这一进步的一个重要因...
AI体验馆上线！集成业界领先NLP场景深度迁移学习框架EasyTransfer
2020年10月，阿里云正式开源了深度迁移学习框架EasyTransfer，这是业界首个面向NLP场景的深度迁移学习框架。开源链接：https://github.com/alibaba/EasyTransfer目前集合该能力的AI体验馆已正式上线，免费体验：https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/paiAbilityVenue/用户可以....
面向NLP场景的深度迁移学习框架 PAI-EasyTransfer
观看精彩回放一、EasyTransfer框架背景什么是迁移学习？迁移学习的核心的思路是把一个领域的知识迁移到其他的领域。它主要能解决什么样的问题？我们在真实业务应用的场景里面，虽然数据很多，但是通常标注会很少。然而深度学习的成功一般离不开海量的标注数据，所以这时候我们需要考虑迁移学习。它可以把相关领域的知识迁移到标注少的目标领域。特别是在自然语言处理领域，迁移学习有非常多的应用。目前比较流行的预....
NLP领域中更有效的迁移学习方法
在深度学习领域，迁移学习（transfer learning）是应用比较广的方法之一。该方法允许我们构建模型时候不光能够借鉴一些其它科研人员的设计的模型，还可以借用类似结构的模型参数，有些类似于站在巨人的肩膀上进行深入开发。本文将讲述如何在NLP领域中更高效地应用迁移学习。 今年春天，我&nb...
NLP中的迁移学习
在我们之前的文章中，我们展示了如何使用CNN与迁移学习为我们自己创建图片构建分类器。今天，我们介绍NLP中迁移学习的最新趋势，并尝试进行分类任务：将亚马逊评论的数据集分类为正面或负面。 NLP中的迁移学习理念在fast.ai课程中得到了很好的体现，我们鼓励你查看论坛。我们这里的参考文件是 Howard，Ruder，“用于文本分类的通用语言模型微调”。 什么是迁移学习？ 计算机...
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