它之所以能够实现可控文本生成，其核心思想是从海量无标注数据中定位文章所在的领域或其他属性，并作为控制代码（Control codes）放在输入文本的头部，以指导后续文本的生成。其核心思想是，对于预训练语言模型（GPT-2）以及目标属性a（例如情感、 主题等），利用当前的生成结果是否满足属性a（即条件概率P （a|x））对生成进行修正，使其朝着满足该属性的方向变化。除了作为预训练模型用于语言表示、条

一文带你了解情感分析的方法有几种

在服务器上指定GPU跑代码，指定GPU无法生效解决方法

对于序列分类任务（如文本情感分类），BART模型的编码器与解码器使用相同的输入，将解码器最终时刻的隐含层状态作为输入文本的向量表示，并输入至多类别线性分类器中，再利用该任务的标注数据精调模型参数。与BERT模型的 [CLS] 标记类似，BART模型在解码器的最后时刻额外添加一个特殊标记，并以该标记的隐含层状态作为文本的表示，从而能够利用完整的解码器状态。在这些任务中，编码器的输入是作为条件的输入文

深度学习Pytorch代码框架推荐更有条理的代码

神经网络优化中的学习率调整，包括学习率衰减、学习率预热、周期性学习率调整等几种方法

Pytorch模型参数的保存和加载

以自注意力机制为核心的 Transformer 模型是各种预训练语言模型中的主要组成部分。自注意力机制能够构建序列中各个元素之间的上下文关联程度，挖掘深层次的语义信息。然而，自注意力机制的时空复杂度为，即时间和空间消耗会随着输入序列的长度呈平方级增长。这种问题的存在使得预训练语言模型处理长文本的效率较低。传统处理长文本的方法一般是切分输入文本，其中每份的大小设置为预训练语言模型能够单次处理的最大长

注意：只需清除“Remote Python”前缀开头的服务器。3. 在弹出的窗口中发现存在。

表格中红字：表示不在2019年第五版目录中，刚刚入选CCF;表格中黄字：表示现在2019年第五版目录中，升级至A/B；