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- 一、概念介绍 Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为一个Word2Vec的替代者,其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度,可以说是近年来自残差网络最具突破性的一项技术了。Bert的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法给单词学习一个好的特征表示,我们可以直接使用Bert的特征表示作为该... 一、概念介绍 Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为一个Word2Vec的替代者,其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度,可以说是近年来自残差网络最具突破性的一项技术了。Bert的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法给单词学习一个好的特征表示,我们可以直接使用Bert的特征表示作为该...
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- 大部分,8090后童年回忆,辣条~~ 大部分,8090后童年回忆,辣条~~
- 分类模型 混淆矩阵sklearn实现:sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None)返回值:一个格式化的字符串,给出了分类结果的混淆矩阵。参数:参考classification_report 。混淆矩阵的内容如下,其中Cij表示真实标记为i但是预测为j的样本的数量。Confusion Matrix:[[5 0][3... 分类模型 混淆矩阵sklearn实现:sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None)返回值:一个格式化的字符串,给出了分类结果的混淆矩阵。参数:参考classification_report 。混淆矩阵的内容如下,其中Cij表示真实标记为i但是预测为j的样本的数量。Confusion Matrix:[[5 0][3...
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