原创<br> 8种优秀预训练模型大盘点,NLP应用so easy!
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大数据文摘出品
编译:李雷、蔡婕
如今,自然语言处理(NLP)可谓遍地开花,可以说正是我们了解它的好时机。
NLP的快速增长主要得益于通过预训练模型实现转移学习的概念。在NLP中,转移学习本质上是指在一个数据集上训练模型,然后调整该模型以便在不同数据集上实现NLP的功能。
这一突破使NLP应用变得如此简单,尤其是那些没有时间或资源从头开始构建NLP模型的人。或者,对于想要学习或者从其他领域过渡到NLP的新手来说,这简直就是完美。
为什么要使用预训练模型?
模型的作者已经设计出了基准模型,这样我们就可以在自己的NLP数据集上使用该预训练模型,而无需从头开始构建模型来解决类似的问题
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