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用于多文本分类的孪生和双 BERT

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 本文介绍了在模型中插入 Transformer 的不同方法。 人们对自然语言处理的不断研究催生了各种预训练模型的发展。在各种任务(如文本分类、无监督的主题建模和问题解答等)的最新结果方面,通常都有越来越多的改进,这是一个典型的现象。 最大的发现之一是在神经网络架构中采用了注意力机制(attention mechanics)。这种技术是所有称为 Transformer 的网络的基础。它们应用注意力机制来提取关于给定单词上下文的信息,然后将其编码到学习向量中。 作为数据科学家,我们可以产生并使用许多 Transformer 架构来对我们的任务进行预测或微调。在本文中,我们尽情享受经典的 BERT,但同样的推理也可以应用到其他所有的 Transformer 架构中。我们的研究范围是在双(dual)架构和孪生(siamese)架构中使用 BERT,而不是将其作为多文本输入分类的单一特征提取器。 数据 我们从 Kaggle 收集了一个数据集: News Category Dataset (新闻分类...

微服务-各种架构比较

单体架构就是将所有功能都部署在一个web容器中运行的系统就叫做单体架构,一个实例中集成了一个系统的所有功能,通过负载均衡软件/设备实现多实例调用。 单体架构在初创公司、中小型系统、产品试错等场景下开发的周期快、对开发人员的技能要求低而任然被广泛地采用。 优点:1.易于开发 - 当前开发工具和IDE的目标是支持单片应用程序的开发2.易于部署 - 只需在适当的运行时上部署WAR文件(或目录层次结构)3.易于扩展 - 可以通过在负载均衡器后面运行应用程序的多个副本来扩展应用程序 缺点:复杂性高项目包含的模块非常多,模块的边界模糊,依赖关系不清晰,代码质量参差不齐,整个项目非常复杂。 部署频率低随着代码的增多,构建和部署的时间也会增加。而在单体应用中,每次功能的变更或缺陷的修复都会导致我们需要重新部署整个应用。全量部署的方式耗时长、影响的范围大、风险高,这使得单体应用项目上线部署的频率较低。而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复,出错概率比较高。 扩展能力受限单体应用只能作为一个整体进行扩展,无法结合业务模块的特点进行伸缩。例如,应用中有的模块是计算密集型的,它需要强劲的C...

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