资源来自pypi官网，解压后可用。 资源全名：bert_serving_server-1.4.8-py3-none-any.whl

基于阿拉伯方面的情感分类_Arabic aspect based sentiment classification using BERT.pdf

本方法是基于BIOES标注的，如果为其它，请自行修改代码 正常ONE-HOT标注数据是按字标注的：如 反 复 胸 痛 1 5 年 B-PL E-PL B-ZZ E-ZZ B-SJ I-SJ E-SJ 经过BERT分词器分词后为： 反 复 胸 痛 15 年 这时候label就要重新修复下偏移了，修复后结果如下： B-PL E-PL B-ZZ E-ZZ B-SJ E-SJ

|简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中文字句，结构，语义等方面ERNIE在情感分析，文本匹配，自然语言推理，词法分析，阅读理解，智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上，突破首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上，ERNIE摘得5项世界冠军，该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI，IJCAI收录。E

从预训练语言模型看句子嵌入 这是以下的TensorFlow实现： On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models Bohan Li, Hao Zhou, Junxian He, Mingxuan Wang, Yiming Yang, Lei Li EMNLP 2020 模型 斯皮尔曼的罗 BERT-大型-NLI 77.80 BERT-大-NLI-last2avg 78.45 BERT大NLI流（仅目标，仅训练） 80.54 BERT大型NLI流程（目标，训练+开发+测试） 81.18 如有任何疑问，请联系 。 要求 Python> = 3.6 TensorFlow> = 1.14 准备 预训练的BERT模型 export BERT_PREMODELS= " ../bert_premodels " mk

自然语言处理动手学Bert文本分类.zip

ChineseBERT-large.zip.002

BERT属性提取 基于bert的知识图谱属性撤销 将BERT用于KnowledgeGraph中的属性提取有两种方法，即微调和特征提取。 知识图谱百度百科人物词条属性撤除，使用基于伯特的微调微调和特征提取特征提取方法进行实验。 先决条件 Tensorflow >=1.10 scikit-learn 预训练模型 ：简体中文和繁体中文，12层，隐藏768、12头，110M参数 正在安装 没有 数据集 该数据集是根据百度百科字符条目构建的。 筛选出不包含实体和属性的语料库。 实体和属性是从名称实体识别获得的。 标签是从“百度百科”信息框中获取的，大多数标签是手动标签的，因此有些标签不是很好。 例

【关于 NLP】 那些你不知道的事 作者：杨夕 项目地址： 个人介绍：大佬们好，我叫杨夕，该项目主要是本人在研读顶会论文和复现经典论文过程中，所见、所思、所想、所闻，可能存在一些理解错误，希望大佬们多多指正。 NLP 面经地址： 目录 【关于 信息抽取】 那些的你不知道的事 【关于 实体关系联合抽取】 那些的你不知道的事 【关于 命名实体识别】那些你不知道的事 【关于 关系抽取】那些你不知道的事 【关于 文档级别关系抽取】那些你不知道的事 【关于 知识图谱 】 那些的你不知道的事 【关于 实体链指篇】 那些的你不知道的事 【关于 实体消歧 】 那些的你不知道的事 【关于KGQA 】 那些的你不知道的事 【关于Neo4j 】 那些的你不知道的事 【关于 细粒度情感分析】 那些的你不知道的事 【关于 主动学习】 那些的你不知道的事 【关于 对抗训练】 那些的你不知道的事 【关于 GCN in

自然语言处理动手学Bert文本分类视频教程，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。