一个词如果出现多次的话，会被累加多次，相当于乘以了多次，其实不用特意去乘。
利用Word2vec生成句向量（一）首先为什么是Word2vec？不是Glove也不是什么Fasttext等其他的词向量？Glove词向量的训练与部署可以看我之前的文章:https://www.jianshu....
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ValueError: Invalid decision type in tree model.
使用LightGBM模型可视化时报错ValueError: Invalid decision type in tree model. 错误定位到python-package/...
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@庭子_79a1 在这个例子上没有提升,可能原因和你说的差不多,再有就是没有进行BERT微调,建议不用CNN直接上BERT微调的分类,效果肯定会有提升.
如何将Bert句向量应用于深度神经网络中
Bert开源了预训练的中文模型,如果你想直接使用Bert模型生成句子向量(当做一个黑盒),并用于深度学习模型中,本文将给出一个作者亲自实践的实例.本文内容只针对于实践,并不会...
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很快的吧,因为这种无需微调BERT.
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project_bilstm_layer里面也要相应修改一下输入维度,你debug看一下conv4输出的维度,适当修改即可.
命名实体识别不只有BiLSTM+CRF
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这个是锁定BERT向量,不进行微调,我实验中的效果没有Char-CNN好.
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同样的任务，无监督肯定是不如有监督。单纯的无监督肯定效果不好，但是BERT也算无监督的预训练语言模型啊，也不能一概而论说不好，无监督作为预训练和有监督结合来用效果就会很好。
利用Word2vec生成句向量（二）
在之前的文章《利用Word2vec生成句向量（一）》中，介绍了两种句向量的生成方法，本文将介绍一种号称"简单却具有一定竞争力"的句向量表示方法：SIF加权平均论文见A sim...
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没有试过有监督的数据集，在我的无监督句子相似度计算任务上，肉眼看的结果SIF的表现是不如TFIDF+Word2vec的。
利用Word2vec生成句向量（二）
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命名实体识别不只有BiLSTM+CRF
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抱歉，公司的代码不好提供😉，这里已经是大部分的源码了，不是很难理解。可能直接拿来不知道怎么运行，要自己尝试探索一下。
利用Word2vec生成句向量（一）
首先为什么是Word2vec？不是Glove也不是什么Fasttext等其他的词向量？Glove词向量的训练与部署可以看我之前的文章:https://www.jianshu....
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利用Word2vec生成句向量（二）
在之前的文章《利用Word2vec生成句向量（一）》中，介绍了两种句向量的生成方法，本文将介绍一种号称"简单却具有一定竞争力"的句向量表示方法：SIF加权平均论文见A sim...
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利用Word2vec生成句向量（一）
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如何将Bert句向量应用于深度神经网络中
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tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Requested return tensor 'final_enco...
使用Bert生成句向量,使用github上的bert-utils项目使用方式为 报以下信息错误: 看到github上bert-util2的Issue中的<https://gi...
