文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集 训练集 测试集 开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问…

深度学习--LSTM网络.使用方法.实战情感分类问题 1.LSTM基础 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM),是RNN的一种,为了解决RNN存在长期依赖问题而设计出来的. LSTM的基本结构: 2.LSTM的具体说明 LSTM与RNN的结构相比,在参数更新的过程中,增加了三个门,由左到右分别是遗忘门(也称记忆门).输入门.输出门. 图片来源: https://www.elecfans.com/d/672083.html 1.点乘操作决定多少信息可以传送过去…

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发…

SAS数据挖掘实战篇[五] SAS--预测模型 6.1 测模型介绍 预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识.这类知识可以被认为是以时 间为关键属性的关联知识,可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中.从预测的主要功能上看,主要是对未来 数据的概念分类和趋势输出.统计学中的回归方法等可以通过历史数据直接产生对未来数据预测的连续值.因而这 些预测型知识己经蕴藏在诸如趋势曲线等输出形式中.常见的预测模型主要有逻辑回归.决策树和神经网络. 1 逻辑回归模型…

SAS数据挖掘实战篇[四] 今天主要是介绍一下SAS的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得. 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术.聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类.处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同.聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的. 通过上述表述,我们可以把聚类定义为将数据集中在某…

SAS数据挖掘实战篇[三] 从数据挖掘概念到SAS EM模块和大概的流程介绍完之后,下面的规划是[SAS关联规则案例][SAS聚类][SAS预测]三个案例的具体操作步骤,[SAS的可视化技术]和[SAS的一些技巧和代码],至于像SAS的数据导入导出数据处理等一些基本的代码,不作大的讲解.到时候会穿插在每周日常里进行介绍,只有多操作才能熟练. 贵在平时实践和坚持! OK,废话不多说,今天主要写这篇"SAS数据挖掘实战篇[三]"主要介绍,SAS的关联规则应用数据挖掘. 1 关联规则 1.1…

SAS数据挖掘实战篇[二] 从SAS数据挖掘实战篇[一]介绍完目前的数据挖掘基本概念之外,对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后,我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇[二]SAS工具的应用.首先来看一下SAS大概的一个软件界面.(这里面实际操作性较强,建议都打开软件,step by step自己操作一遍,印象深刻)操作流程如下:   1 认识 SAS Enterprise Miner 1启动SAS EM 方式1:首先打开SAS,然后在SAS命令栏输入miner,回车即可:   方式…

SAS数据挖掘实战篇[一] 1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生 需求是一切技术之母,管理和计算机技术的发展,促使数据挖掘技术的诞生.随着世界信息技术的迅猛发展,信息量也呈几何指数增长,如何从巨量.复杂的数据中获取有用的信息,成为了信息技术研究领域的一道新课题.在这样的背景下,数据挖掘技术诞生并成为了近年来的研究热点.机器学习.数据库技术和数理统计是数据挖掘的三个技术支柱. 今天,这些技术已经相当成熟,加上高性能关系数据库引擎和广泛的数据集成,让数据挖掘技术得到了广泛的实际应用.目前数据挖掘相关…

SAS数据挖掘实战篇[七] 6.5  SAS EM数据挖掘-----预测模型 1  问题定义 目标:建立模型预测贷款申请的信用状态,选择最优的模型来预测和减少损失. 数据集:SAMPSIO.DMAGECR 数据集大小:1000 变量数目:21(20个输入变量,1个目标变量) 变量描述   该损失矩阵将产生和第一个损失矩阵相似的决策,但是第二个矩阵产生的统计描述更加容易理解. 先验概率 在训练数据集中, 未预测数据:SAMPSIO.DMAGESCR 数据集大小:75(没有GOOD_BAD变量)  …

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