基于BERT模型的中文短文本分类算法详解与实现

基于深度学习的新闻文本分类算法的研究与实现，张维，何所惧，文本分类属于自然语言处理领域一个非常典型的问题，应用普遍。使用深度学习算法处理文本分类任务可以避免繁杂的人工特征工程，但

自然语言处理动手学Bert文本分类视频教程,2020年录制,完整版,附源码+课件;Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一,文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一,Pytorch作为目前

利用pytorch实现基于R8数据集的Seq2point文本分类算法，包括两层LSTM和两层FC的深度学习框架，能够对船，运输金钱外汇粮食收购贸易赚钱原油利益，利息，利润等8类新闻进行分类识别。

在传统模糊C-均值聚类算法的基础上，提出了一种新型区间值数据模糊聚类算法。运用区间分割策略改进了区间距离的计算公式，成功解决了区间距离计算方法存在的缺陷。提出了区间值数据模糊聚类的数学模型，并拓广模糊

解码器是统计机器翻译研究的关键部分。在基于短语的统计机器翻译的基础上,结合对数线性模型的思想加入多个特征模型,研究了一种动态规划的柱搜索解码算法。详细介绍此算法在解码器中的具体实现,并对翻译速度和精度

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