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ALBERT实战:基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类_albert提取字向量实战 csdn

albert提取字向量实战 csdn
  • 任务描述: 根据上文和提问,使用预训练模型对答案进行预测分类。答案是判断内容与问题之间的语义关系进行答案预测,给予肯定回答或者否定回答或者无法确定。
  1. Question:
  2. 吃完钙片可以吃香蕉吗?
  3. Evidentce:
  4. 香蕉含有比较多的果胶,有可能会和钙反应,出现沉淀,导致腹痛等症状,也容易出现结石
  5. Candidate Answers:
  6. 可以|不可以|无法确定
  1. transformers>=2.8
  2. torch>=1.3.0
  3. tqdm==4.45.0
  • 方法概述:本教程旨在介绍如何利用pytorch深度学习工具实现一个阅读理解模型,通过加载数据、预处理数据、构建模型、训练模型测试用例依次实现一个阅读理解答案预测工具,在训练和预处理过程中通过可视化监督训练过程。 说明:目前本文档仅作为示例,为了加快训练速度模型较为简单,词向量维度也比较低,因此导致模型准确率较低。

  • 建议学习时长

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