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BERT模型的原理，并采用keras微调BERT实现了情感分析。BERT作为一个目前热门的预训练模型，其效果突出，在文本特征提取阶段均可采用该模型，再根据具体的业务场景对损失函数进行修改即可实现对应的模型搭建。当然在使用keras-bert之前建议读者务必弄清楚其原理，毕竟知其然还需知其所以然。

lcqmc数据集.zip

english GLUE数据集，Bert等一些论文中进行评测基准用的数据集，因为原数据太大，所以放到了网盘里面. 因为这些GLUE的官网在国外，而GitHub上面的下载地址也在国外，所以你过你可以翻出去的话，下载不成问题，如果翻不出去的话，你可以用我上传的链接下载。 数据内容见介绍：http://www.xuwei.io/2018/11/30/%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB-glue%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D/ 参考资料： https://gluebenchmark.com/tasks https://github.com/nyu-mll/GLUE-baselines

hanlp所需要的配置

spaCy中的en_core_web_sm3.1.0

spaCy的zh_core_web_sm 3.1.0

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