首页> 外文期刊>Inside R & D >Artificial Intelligence-based Universal Language Model Fine Tuning for Text Classification
【24h】

Artificial Intelligence-based Universal Language Model Fine Tuning for Text Classification

机译:基于人工智能的通用语言模型微调用于文本分类

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Current computer vision models such as object detection, classification, and segmentation are rarely trained from beginning. Text classification is a category in natural language processing (NLP) and is widely used in real world applications such as deification of spam, fraud, bot detection, and commercial document classification. Training the language models with large data sets is often a challenge for data scientists and is the main hindrance for adoption of NLP models.
机译:当前的计算机视觉模型(例如对象检测,分类和分段)从一开始就很少受到培训。文本分类是自然语言处理(NLP)中的一类,广泛用于现实世界的应用程序中,例如垃圾邮件的定义,欺诈,僵尸程序检测和商业文档分类。用大数据集训练语言模型通常是数据科学家面临的挑战,并且是采用NLP模型的主要障碍。

著录项

  • 来源
    《Inside R & D》 |2019年第8期|8-10|共3页
  • 作者

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号