背景：最近百度 paddle ernie非常火，而且公司打算使用paddle作为机器学习的框架，所以研究ernie用于文本识别，主要用于文本分类任务，根据资讯的title来做成很多二分类器，比如判定这个资讯是不是XXX标签。下面是实战的记录，已经调通ernie文本分类的代码，详细记录在这里。#############下面的版本是在linux 环境上是可以运行成功的https://g...

本篇一共7100个字摘要：本篇主要分享了项目实践中的BERT文本分类优化策略和原理。首先是背景介绍及优化方向，其中优化方向主要分成从数据层面优化和模型层面优化；然后通过实验的方式重点分析...

摘要：本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题；然后重点从数据层面和模型层面讲解样本不均衡问题的解决策略。数据层面主要通过欠采...

微信公众号：数据拾光者。愿结交更多的小伙伴，一同走人生路。摘要：上一篇广告中那些趣事系列1：广告统一兴趣建模流程，我们了解了如何为广告主圈人群以及如何刻画用户的兴趣度。要想给用户打标签，我们需要构建数据源和标签的关联，也就是item-tag。针对数量较少的app数据源我们可以使用人工打标的方式来识别，但是对于news、用户query等数量较多的数据源则需要通过机器学习模型来进行打标。实际项...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十三篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇分享了多模态学习在CTR预估模型中的应用实践及效果展示，对于想要将多模态学习应用到CTR预估模型中的小伙伴可能有所帮助。欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏：数据拾光者公众号：数据拾光者摘要：本篇分享了多模态...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十六篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍了多模态学习模型VILT几个实用的源码实践，对于希望将VILT模型应用到业务实践的小伙伴可能有帮助。欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏：数据拾光者公众号：数据拾光者摘要：本篇主要介绍了多模态学习模型...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第二十一篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本文主要分享从理论到实战知识蒸馏，对知识蒸馏感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。欢迎转载...

转载https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较一个是Bert这种两阶段的模式（预训练+Finetuning）必将成为NLP领域研究和工业应用的流行方法；第二个是从NLP领域的特征抽取器角度来说，Transformer会逐步取代RNN成为最主流的的特征抽取器。目...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十三篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍了使用chatgpt类大语言模型进行文本分类任务，对于希望使用chatgpt类大语言模型上进行数据标注、文本分类和关键词抽取等任务感兴趣的小伙伴可能有帮助。欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏：数据拾光者公众号：数据拾光者摘要

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social深度学习网络调参技巧一、好的实验环境是成功的一半由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：1.将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修...