TPUでBERTを使用してGLUEタスクを解決する | Text | TensorFlow
BERTは、自然言語処理における多くの問題を解決するために使用できます。あなたはどのようにより多くのタスクのための微調整BERTに学びますGLUEベンチマーク： COLA （言語受容性のコーパス）：文は文法的に正しいですか？ SST-2 （スタンフォード感情ツリーバンク）：タスクは、所与の文の感情を予測することです。 MRPC （マイクロソフトリサーチ言い換えコーパス）：文のペアは意味的に等価であるかどうかを確認します。 QQP （Quoraの質問Pairs2）：質問のペアは意味的に等価であるかどうかを確認します。 MNLI （多ジャンル自然言語推論）：前提文と仮説文を考えると、タスクは、前提が仮説（含意）を必要とするかどうかを予測することであるという仮説（矛盾）が矛盾する、またはどちらも（ニュートラル）。 QNLI （質問応答自然言語推論）：タスクコンテキスト文は、質問への答えが含まれて
Universal Sentence Encoder | TensorFlow Hub
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Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning
Prerequisites Proficiency in Python All class assignments will be in Python (using NumPy and PyTorch). If you need to remind yourself of Python, or you're not very familiar with NumPy, you can come to the Python review session in week 1 (listed in the schedule). If you have a lot of programming experience but in a different language (e.g. C/C++/Matlab/Java/Javascript), you will probably be fine. C
Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
The full code is available on Github. In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. The model presented in the paper achieves good classification performance across a range of text classification tasks (like Sentiment Analysis) and has since become a standard baseline for new text classification architectures. I’m assuming t
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NLP Framework for Enhanced Decision Making – Enso Associates
