---- 引言 本次文章主要是BERT预训练模型在金融情感分析中的应用。 当前许多情感分类在产品或电影评论数据集中获得了很高的分数，但是在金融领域中，这些方法的性能却大大落后。...并在在两个金融情感分析数据集（FiQA、Financial PhraseBank）上得到了比较好的效果。...2、使用另外两个预训练语言模型ULMFit和ELMo进行金融情感分析，并将其与FinBERT进行比较。...虽然本文的重点是分类，但我们也在具有连续目标的不同数据集上实现了具有几乎相同架构的回归。这里的唯一区别是损失函数采用的是均方误差而不是交叉熵损失。...模型通过损失、准确性和测试数据集上的宏观平均F1分数进行评估。结果见表4，但是可以发现，进一步在金融领域语料库上进行预处理的分类器表现最好，但差异不是很大。 ?
Word2Vec并不是尝试“理解”文本，而是在单词嵌入之间寻找关联。然后，Word2Vec将此信息压缩到较小的维度，以创建学习词汇的紧凑编码。这种压缩迫使单个单词相关性形成表达单词关系的逻辑模式。...结果是每个单词的数学矢量，表达了该单词与压缩模式的关系。这些向量可用于为各种NLP任务（例如机器翻译，问题解答和情感分析）提供高度准确的结果。...这使ELMo可以在不同的层次上学习不同级别的语言表示。例如，较早的一层可能专注于原始信息，例如将名词与动词区分开，而较下一层可能关注于更高级别的信息，例如将“ Janine”与“ Jamie”区分开。...BERT通过引入“屏蔽语言建模”使Transformer迈出了关键性的一步，其中句子中15％的单词被随机屏蔽。然后，使用一个Transformer基于围绕它的未屏蔽字（左右两边）为每个屏蔽字生成预测。...这是一个无所畏惧的预测：在一年之内，我们会忘记BERT而取而代之的是名为ERNIE的更好算法。
例如，在影评情感分析中，如果“精彩”“出色”等词汇在积极影评中频繁出现，而“糟糕”“烂片”等词汇在消极影评中较多，朴素贝叶斯分类器就可以依据这些词汇的概率分布来判断新影评的情感倾向。...这种方法计算简单、训练速度快，尤其适用于大规模数据的初步情感分析。（二）支持向量机（SVM）SVM 是一种强大的二分类模型，通过寻找一个最优的超平面来分隔不同情感类别的文本。...例如，在短文本情感分析中，CNN 可以快速捕捉到文本中的关键情感词汇组合，从而高效地判断文本的情感极性。通过堆叠多个卷积层和池化层，CNN 能够学习到更复杂的文本特征表示，提高情感分析的准确性。...BERT 模型通过大规模语料库的预训练，能够捕捉到丰富的语义信息，在情感分析任务中取得了很高的准确率。...此外，随着数据量的不断增长，如何提高情感分析模型的训练效率和实时处理能力也是亟待解决的问题。
Finn等人(2015)也使用了RSFC矩阵中预定义子网的连通性值，而不是使用整个RSFC矩阵中的连通性值。Peña-Gómez等人(2018)提出的另一种方法使用与指纹相关的选定区域的连通性。...虽然已经独立研究了几种原生RSFC方法，但需要对这些方法进行系统的比较研究，以确定如何最有效地使用RSFC元素和程序进行指纹识别。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。...我们从这个框架中评估了六种不同的方法，量化了指纹识别的准确性以及随样本量增加而降低的准确性。我们还在两组独立的受试者中评估了所选特征的再现性。2....每个数据点的值从-1到1计算，接近-1的值表明该数据点更类似于分配给其他集群的点，而不是分配给它的集群内的点，而接近1的值表明该数据点更类似于其分配的集群内的点，而不是分配给其他集群的点。...为了学习我们的模型，我们使用指纹精度测量每个bootstrap样本在不同的样本大小。这些数据在图3b中显示为每个样本大小的箱线图。
文本分类 文本分类流程 在许多自然语言处理（NLP）下游任务中，例如情感分析，主题标记，自动问答和对话行为分类，文本分类（给文本指定某一预定义标签的过程）是一项意义重大且十分必要的任务。...BERT虽然不是专门为处理文本分类任务而设计的，但由于考虑到它在众多文本分类数据集中的有效性，因此在设计文本分类模型时也已被广泛借鉴。...训练模型的性能由下游任务验证，例如情感分类，问题回答和事件预测。在表2中显示了多年来的DNN，包括与相应基本模型，评估指标和实验数据集不同的设计。...因此，如何减少训练过程中层次语义的丢失以及如何保留丰富而复杂的文档语义信息仍然是一个亟待解决的问题。 具有许多术语的特殊领域的文本分类。...在表2中总结了主要数据集的必要信息，包括类别数，平均句子长度，每个数据集的大小，相关论文和数据地址。 ? 在表4中总结了经典模型在基准数据集上的分类准确度得分，并通过讨论文本分类面临的主要挑战。 ?
经大致分析发现，实体列表中很多实体与该列表中其它实体存在包含关系，而大多数子实体都不是key_entity；因此我们统计了实体列表中含有子实体的样本数量在训练集和测试集中的占比，可视化结果如下： ?...我们总共提出了三种不同方案来解决该问题，分别是： 实体SA(Sentiment Analysis) 文档SA+实体SA 多任务模型 接下来分别对三种方案进行讲解，第一种是实体SA，即把两个子任务当成一个实体情感分析...第二种是文档SA+实体SA，该方法就是先判断样本是否是负面的，如果样本是负面的再判断该样本的实体列表中每个实体的情感： ? 下图是文档SA、实体SA的输入设计和模型构建方法： ?...将多任务模型应用到本赛题中，将bert的最底层[CLS]向量取出来，在其后接两个单独的全连接层；两个全连接层分别对应文档情感二分类任务和实体二分类任务的特征表示，最后再在两个特征表示后面加上相应的输出层...在文本预处理方面我们团队进行了充分地探索，提出了实体掩盖和多种文本构造方法；在模型方面，我们提出了bert+特征三输入、多任务模型；最后还提出了情感校验，进一步提升了预测的准确性。
随着诸如 Attention 和 Transformers 之类新发明的出现，BERT 和 XLNet 一次次取得进步，使得文本情感识别之类的等任务变得更加容易。...ERC 帮助健康助理的例子（图片来源于论文1） 当前，大多数 ERC 所基于的两个主要的革新技术是递归神经网络（RNN）和注意力机制。诸如 LSTM 和 GRU 之类的 RNN 能够依次查看文本。...特征转换——嵌入说话者级别的上下文 GCN 最重要的步骤之一是特征转换——如何将说话者级别的上下文嵌入到话语中。我们将首先讨论所使用的技术，然后描述其背后的直觉。 特征转换有两个步骤。...在阶段 3 中，将原始的顺序上下文编码向量与说话者级别的上下文编码向量进行串联。这类似于将原始图层与后面的图层组合，从而“汇总”每个图层的输出。...在“愤怒”类别中，DialogueGCN 本质上与 DialogueRNN 存在联系（GCN 在 F1 评分上仅差 1.09），只有“兴奋”类别显示出足够大的差异。
BERT引发了精确语言模型的新浪潮 BERT可针对许多NLP任务进行微调，非常适合进行例如翻译，问答，情感分析和句子分类等语言理解任务。...下表说明了为各种数量的GPU训练BERT-Large的时间，并显示了随着节点数量增加而进行的有效缩放： ? 单个DGX-2H节点具有2 petaFLOP的AI计算能力，可以处理复杂的模型。...模型并行性固有地会带来一些开销，与可在单个GPU上运行且不需要任何模型并行性的BERT相比，它会稍微影响缩放效率。下图显示了缩放结果，有关技术细节的更多信息可以在单独的博客文章中找到。...NVIDIA TensorRT包括用于在BERT和大型基于Transformer的模型上运行实时推理的优化。要了解更多信息，请查看我们的“会话式AI的实时BERT推理”博客。...NVIDIA的BERT GitHub存储库今天有代码来复制此博客中引用的单节点训练性能，并且在不久的将来，该存储库将使用复制大规模训练性能数据所需的脚本进行更新。
延伸 如何使用自然语言处理技术提高旅游评论情感倾向的准确性？...这些模型能够自动学习和识别文本中的情感表达，无需依赖于人工构建的情感词典，从而提高了情感分析的自动化程度和准确性。...注意力机制和预训练模型：引入注意力机制可以帮助模型集中关注于评论中对情感倾向影响最大的部分，而预训练模型如ERNIE可以捕捉到更多的隐含信息，进一步提升模型的理解能力和情感分析的准确性。...旅游评论数据中多模态信息融合的最佳实践涉及多个方面，包括深度学习模型的应用、特征提取与融合方法的选择、以及如何提高模型的准确性和效率。...持续评估的数据清洗：如所示，数据清洗应该是一个持续的过程，而不是一次性的任务。这意味着需要不断地评估和更新清洗算法，以适应不断变化的数据源和质量规则。
数据集 情感分析数据集 情感分析（Sentiment Analysis，SA）是在情感色彩中对主观文本进行分析和推理的过程。...IMDB reviews IMDB评论[5] IMDB评论专为电影评论的二元情感分类而开发，每个类别中的评论数量相同。可以将其平均分为培训和测试组，每组25,000条评论。...多标签数据集 在多标签分类中，一个实例具有多个标签，并且每个la-bel只能采用多个类之一。有许多基于多标签文本分类的数据集。...与Micro-F1（每个示例都设置权重）不同，Macro-F1在平均过程中为所有标签设置相同的权重。...现有的模型已经显示出它们在文本分类中的有用性，但是仍有许多可能的改进需要探索。尽管一些新的文本分类模型反复擦写了大多数分类任务的准确性指标，但它无法指示模型是否像人类一样从语义层面“理解”文本。
BERT将token向量合并为单一表示（即向量），而ColBERT保留了每个token的表示，提供了更细粒度的相似性计算。...而ColBERT提供了一个向量列表，进行查询中的每个token与文档中的每个token的相关性计算。这种方法帮助我们更详细和更细致的理解查询和文档之间的语义关系。...ColBERTv2 中的基于质心的编码 在 ColBERTv2 中，由编码器生成的token向量被聚类成不同的组，每个组由一个质心表示。...这种方法允许质心索引描述每个向量以及捕捉其与质心的偏差的残差分量。这个残差的每个维度只需被高效地量化为一个或两个比特。...这些差异对整体检索准确性影响很小。 如何使用基于质心的向量进行相似性检索 首先，ColBERTv2 利用先前描述的基于质心的方法高效地对文档进行编码，其中质心及其相关的量化残差表示每个文档。
IMDB数据集[7]是为电影评论的二分类情感分类任务而开发的。IMDB由相等数量的正面和负面评论组成。它在训练和测试集之间平均分配，每个测试集有25,000条评论。...每个文档都标有MeSH集的类，而MeSH集是PubMed中使用的标签集。摘要中的每个句子均使用以下类别之一标记其摘要中的角色：背景，目标，方法，结果或结论。...在每个表中，除了一组代表性的DL模型的结果之外，我们还使用非深度学习模型来介绍结果，该模型不是现有技术而是在DL时代之前被广泛用作基准。...表3和表4分别显示了一些DL模型在SQuAD和WikiQA上的性能。值得注意的是，这两个数据集的显着性能提升都归功于BERT的使用。 表5给出了两个NLI数据集（即SNLI和MNLI）的结果。...在过去的5年中，我们观察到两个数据集的性能都有稳定的提高。 表1.在IMDB，SST，Yelp和Amazon数据集上评估的基于深度学习的文本分类模型在情感分析数据集上的准确性（以分类准确性而言）。
在MLM任务中，模型被训练来预测输入句子中被遮蔽的词；而在NSP任务中，模型需要判断两个句子是否是连续的文本序列。 ...2.2.4 BERT模型的应用 BERT在多种NLP任务上取得了当时的最先进结果，包括但不限于情感分析、问答、命名实体识别等。...翻译与多语言处理：在机器翻译中，通过上下文预测单词，有助于提高翻译的准确性和自然性。 情感分析和语义理解：通过预测特定情境下的词汇来更精确地理解文本的情感或意图。...targets（str或List[str]，可选）— 传递后，模型会将分数限制在传递的目标上，而不是在整个词汇表中查找。...targets（str或List[str]，可选）— 传递后，模型会将分数限制在传递的目标上，而不是在整个词汇表中查找。
在图灵测试中，一名人类评判员与两个隐藏的参与者进行对话——一个人类和一个机器。评判员通过打字的方式与两个参与者交流，但无法直接看到他们。对话的方式可以是文字游戏、回答问题或者任何形式的交流。...然而，图灵测试通常被认为是一个哲学上的思想实验，而不是一个严格的科学实验，因为它依赖于主观的人类判断。因此，直接对深度学习模型进行图灵测试可能不是最佳的方法来评估它们的性能。...相反，深度学习模型的性能通常通过以下几种客观的方法来评估：准确性（Accuracy）：在分类任务中，准确性是最常用的评估指标，它表示模型正确预测的样本占总样本的比例。...自然语言处理模型（如BERT、GPT等）： 案例：在文本分类任务中，如情感分析或新闻分类，BERT模型的性能通过其准确率来评估。...生物医学图像分析模型（如肺结节检测）： 案例：在医学影像分析中，模型的性能通过其检测肺结节的准确性和速度来评估。指标：灵敏度、特异性、精确度、召回率和F1分数，以及在实际临床环境中的表现。
背景 本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程，该模型以句子为输入（影评），输出为1（句子带有积极情感）或者0（句子带有消极情感）；模型大致结构如下图所示，这里就用的是上述所说的...模型输入 在深入代码理解如何训练模型之前，我们先来看看一个训练好的模型是如何计算出预测结果的。 先来尝试对句子a visually stunning rumination on love进行分类。...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。...那么 Bert 预训练过程究竟在做什么任务呢？Bert 一共设计了两个任务。...做一个预测两个句子是否是相邻的二分类任务。
在当下，如果说我们要选出你朋友圈中的Top 1的主题，那如果不是疫情开发，那么几乎肯定就是chatGPT了。chatGPT 是一种机器学习技术，它使用了大量的训练数据来学习如何进行自然语言处理。...中启用自然语言处理 (NLP) 应用程序，例如情感分析、实体识别和文本分类。...而在搜索领域，我们可以借助BERT进行迁移学习，让机器学习的模型能够从无需标注的互联网级别的数据上学习，并具备理解通用语言的能力。...在命名实体识别，情感分析，语义查询这些最基本的NLPR任务中，都需要进行这一步转换。转换后的向量可能包含文本中的语义信息，并可以用于模型学习和理解向量中的模式（比如实体，情感信息等）。...，向量检索在512维起步，动辄到2048维甚至更高维度的两个向量值之间的计算，其所需要的计算资源和时间明显不是在一个量级的。
ELMo-语言模型嵌入会查看整个句子，以了解语法，语义和上下文，以提高NLP任务的准确性。 您现在开始通过阅读大量文本来学习语言（迁移学习）。...，以解决多个NLP任务，例如文本摘要，情感分析，问答机器人，机器翻译等。...在BERT中，我们预测被屏蔽的标记，而不是重建整个输入。我们仅将[MASK]标记用于预训练，而不会用于微调，因为它们会造成不匹配。...为了对BERT模型进行微调，我们首先使用预先训练的参数进行初始化，然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。 ? 每个下游任务都有单独的微调模型，但是使用相同的预训练参数进行初始化。...对于每个任务，我们只需将特定于任务的输入和输出插入BERT，并端到端微调所有参数。 微调是在预训练的BERT的顶部添加一层未经训练的神经元作为前馈层。
然后，可以建立一个机器学习模型来单独评估给定的每个特征集的性能。...然而，需要记住的是，除了基于患者的自我报告和临床医生的评估，本质上限制了客观性和可靠性，这些系统从根本上代表了历史上派生的启发式，而不是定义良好的生物分类。这就导致了两个重要的挑战。...在聚类方法中，这种结构是二元不相交的，也就是说，每个被试被分配到（只有）一个组，而组是尽可能同质和不同的。...与其他主要精神疾病相比，双相情感障碍患者与精神分裂症患者的二元支持向量机分类器检测表明，两者之间的关系更为密切；B)相比之下，在临床亚型的诊断分类中，有两项关注PTSD和ADHD的研究显示出更高的准确性...然而，一旦建立，关键的问题就涉及到随后的类别的临床效用，相对于在今天的诊断标签中显示的传统的和经过充分测试的启发。5.
2.2 技术调研 在美团内部，我们针对UGC评价分析问题，调研了相关工作成果，主要为基于MT-BERT预训练模型开发了多任务模型，试图解决情感分析中的ACSA （Aspect-Category Setiment...从学术界来看，更关注于如何更好地进行实体抽取、情感分类以及多任务的联合抽取，可能会忽略工业界落地更关注的计算时效性 （如多维度标注与情感维度整合，增加计算、存储资源消耗，在有限资源下时长延迟）、效果准确性...在到餐场景中，UGC文本细粒度情感分析较复杂，主要存在挑战：给定一条评论，可能包含多个四元组且存在实体间一对多或者多对一的关系，以及可能存在缺失情况；如何准确识别用户所有细粒度评论情感倾向？...考虑到用户评论提及某个菜品的观点可能涉及多个维度，若每个维度单独建模，需要构建多个模型，较复杂且维护困难。...如图7所示，模型整体分为两个部分，分别为BERT共享层和Attention独享层，其中BERT共享层学习观点Embedding表示，Attention独享层学习观点在各个观点类别的情感倾向。
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