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自然语言处理任务的应用很广泛#xff0c;如预训练语言模型例如问答、自然语言推理、命名实体识别与文本分类、搜索引擎优化、机器翻译、语音识别与合成、情感分析、聊天机器人与虚拟助手、文本摘要与生成、信息抽…本章节学习一个基本实践–基于Mindspore实现BERT对话情绪识别
自然语言处理任务的应用很广泛如预训练语言模型例如问答、自然语言推理、命名实体识别与文本分类、搜索引擎优化、机器翻译、语音识别与合成、情感分析、聊天机器人与虚拟助手、文本摘要与生成、信息抽取与知识图谱、个性化推荐等等很多方面。
BERT模型是比较基础的典型的语言模型创新点都在pre-train方法上即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。 1、在用Masked Language Model方法训练BERT的时候随机把语料库中15%的单词做Mask操作。 2、对于这15%的单词做Mask操作分为三种情况80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。
Next Sentence Prediction训练的输入是句子A和BB有一半的几率是A的下一句输入这两个句子BERT模型预测B是不是A的下一句。因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务增加了Next Sentence Prediction预训练任务目的是让模型理解两个句子之间的联系。
对话情绪识别Emotion Detection简称EmoTect识别智能对话场景中用户的情绪。针对智能对话场景中的用户文本自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度情绪类型分为积极、消极、中性。 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。 安装mindnlp库并查看相关信息 训练完测试了2个感觉第二个好像不太对可能有些词看语境和语调吧模型只能看表象 此章节学习到此结束感谢昇思平台。
