9月3日云栖精选夜读 | 只有100个标记数据,如何精确分类400万用户评论?

简介: 在本文中,我们将介绍自然语言处理(NLP)在迁移学习上的最新应用趋势,并尝试执行一个分类任务:使用一个数据集,其内容是亚马逊网站上的购物评价,已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明,用你自己的数据重新进行实验。
在本文中,我们将介绍自然语言处理(NLP)在迁移学习上的最新应用趋势,并尝试执行一个分类任务:使用一个数据集,其内容是亚马逊网站上的购物评价,已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明,用你自己的数据重新进行实验。

热点热

干货 | 只有100个标记数据,如何精确分类400万用户评论?

作者:技术小能手  发表于:数据派THU

六个维度、数万条数据帮你揭穿房租大涨的背后(附代码)

作者:技术小能手  发表于:数据派THU

终于有人把SDH、MSTP、OTN和PTN的关系解释清楚了……

作者:技术小能手  发表于:鲜枣课堂

知识整理

深度学习笔记4:深度神经网络的正则化

作者:技术小能手  发表于:Python爱好者社区

[雪峰磁针石博客]python3快速入门教程9重要的标准库-基础篇

作者:磁针石

[雪峰磁针石博客]tesseract OCR识别工具及pytesseract

作者:磁针石

Python知识梳理

作者:雪飞鸿

漫画:设计模式六大原则(下)

作者:技术小能手  发表于:Java小咖秀

美文回顾

给妹子讲python-S01E17函数的基本特征

作者:技术小能手  发表于:Python爱好者社区

Visual Studio 代码风格约束

作者:雪飞鸿

第十四章:绝对布局(七)

作者:wangccsy

apply,map,applymap总结

作者:王__12

Linux养成计划(五)

作者:技术小能手  发表于:web项目聚集地

阿里视频云黄海宇:解析世界杯超大规模直播场景下的码率控制

作者:樰篱  发表于:阿里视频云

MaxCompute 数据安全体系及详细操作方案介绍

作者:祎休  发表于:阿里巴巴大数据 —玩家社区

有奖话题讨论

【程序员开学了】时光隧道,回到那时……

【大话程序员系列之】你浏览器收藏夹里都有哪些存货?


往期精彩回顾

8月31日云栖精选夜读 | 国内首家,阿里云发布Redis全球多活版

8月30日云栖精选夜读 | 阿里云总监课第二期:如何打造智能语音交互爆款产品?

8月29日云栖精选夜读 | Jeff Dean本科论文首次曝光!第一批90后出生时,他就在训练神经网络

8月28日云栖精选夜读 | 云效带极客们玩转杭州云栖大会

目录
相关文章
|
4月前
|
运维 安全 数据挖掘
【数据挖掘】离群点概念、类型、检测的挑战概述(图文解释 超详细)
【数据挖掘】离群点概念、类型、检测的挑战概述(图文解释 超详细)
139 0
|
2天前
|
测试技术
Vript:最为详细的视频文本数据集,每个视频片段平均超过140词标注 | 多模态大模型,文生视频
[Vript](https://github.com/mutonix/Vript) 是一个大规模的细粒度视频文本数据集,包含12K个高分辨率视频和400k+片段,以视频脚本形式进行密集注释,每个场景平均有145个单词的标题。除了视觉信息,还转录了画外音,提供额外背景。新发布的Vript-Bench基准包括三个挑战性任务:Vript-CAP(详细视频描述)、Vript-RR(视频推理)和Vript-ERO(事件时序推理),旨在推动视频理解的发展。
12 1
Vript:最为详细的视频文本数据集,每个视频片段平均超过140词标注 | 多模态大模型,文生视频
|
2月前
|
计算机视觉 异构计算 Python
YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
70 0
|
4月前
|
数据采集 安全 数据挖掘
【数据挖掘】属性及其类型和数据的统计描述四分位数等详解(图文解释 超详细)
【数据挖掘】属性及其类型和数据的统计描述四分位数等详解(图文解释 超详细)
72 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
舌体胖瘦的自动分析-曲线拟合-或许是最简单判断舌形的方案(六)
舌体胖瘦的自动分析-曲线拟合-或许是最简单判断舌形的方案(六)
69 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
【论文速递】ACL 2022 - 查询和抽取:将事件抽取细化为面向类型的二元解码
事件抽取通常被建模为一个多分类问题,其中事件类型和论元角色被视为原子符号。这些方法通常仅限于一组预定义的类型。
82 1
|
8月前
|
JSON 算法 数据格式
优化cv2.findContours()函数提取的目标边界点,使语义分割进行远监督辅助标注
可以看到cv2.findContours()函数可以将目标的所有边界点都进行导出来,但是他的点存在一个问题,太过密集,如果我们想将语义分割的结果重新导出成labelme格式的json文件进行修正时,这就会存在点太密集没有办法进行修改,这里展示一个示例:没有对导出的结果进行修正,在labelme中的效果图。
80 0
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 Python
ChatIE:通过多轮问答问题实现实命名实体识别和关系事件的零样本信息抽取,并在NYT11-HRL等数据集上超过了全监督模型
ChatIE:通过多轮问答问题实现实命名实体识别和关系事件的零样本信息抽取,并在NYT11-HRL等数据集上超过了全监督模型
ChatIE:通过多轮问答问题实现实命名实体识别和关系事件的零样本信息抽取,并在NYT11-HRL等数据集上超过了全监督模型
|
9月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 自然语言处理
实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的,需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取
实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的,需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取
140 0
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
理解指向,说出坐标,Shikra开启多模态大模型参考对话新维度
理解指向,说出坐标,Shikra开启多模态大模型参考对话新维度
133 0