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FinBERT-QA:使用预训练的 BERT 语言模型进行金融领域问答-源码
FinBERT-QA:使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统,用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术,首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案,然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法,首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务,然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ,它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标(nDCG、MRR、Precision)上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:
2021-11-07 20:44:10
142.71MB
natural-language-processing
information-retrieval
deep-learning
question-answering
1
基于BERT+BiLSTM+CRF的中文景点命名实体识别
为解决旅游文本在特征表示时的一词多义问题, 针对旅游游记文本景点实体识别中景点别名的问题, 研究了一种融合语言模型的中文景点实体识别模型. 首先使用
BERT语言模型
进行文本特征提取获取字粒度向量矩阵, BiLSTM用于上下文信息的提取, 同时结合CRF模型提取全局最优序列, 最终得到景点命名实体. 实验表明, 提出的模型性能提升显著, 在实际旅游领域内景点识别的测试中, 与以往研究者方法比较下准确率, 召回率分别提升了8.33%, 1.71%.
2021-11-06 18:57:14
1.08MB
BERT语言模型
BiLSTM
条件随机场
景点实体识别
1
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