前期为了做实体识别，尝试调用DBpedia-spotlight API，发现API限制访问的情况很严重，只好考虑使用离线版。在谷歌找到了使用Docker创建本地版DBpedia-spotlight API的方法，于是开始探索在Windows Server 2012 R2 安装Docker。Docker 目前只支持在最新版的windows10或者Windows Server 2016，其他w...

使用Google Colab中自带的免费GPU进行BERT fine-tuning。前期准备首先，需要申请一个谷歌账号。打开谷歌云端硬盘，新建一个文件夹，例如：BERT。将代码和数据上传到该文件里。这里的代码应该是已经修改好的代码，具体方法参照上一篇博客，博客最后也有提到，谷歌Colab可以在运行的时候设定参数，因此这里代码里的参数可以保持为默认参数，方便在每次运行的时候修改。在云盘任...

BERT模型fine-tuning过程代码实战，以run_classifier.py为例。BERT官方Github地址：https://github.com/google-research/bert ，其中对BERT模型进行了详细的介绍，更详细的可以查阅原文献：https://arxiv.org/abs/1810.04805 。BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pr...