基于BERT的语义分析实现（论文复现）
基于BERT的语义分析实现（论文复现）
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文章目录
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- 基于BERT的语义分析实现（论文复现）
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- 概述
- 语义分类
- 文本分类
- 情感分类
- 实现原理
- 核心逻辑
- test_demo.py
- 实现方式&演示效果
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- 训练阶段
- 测试阶段
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概述
在之前的文章中，我们介绍了BERT模型。BERT作为一种预训练语言模型，它具有很好的兼容性，能够运用在各种下游任务中，本文的主要目的是利用数据集来对BERT进行训练，从而实现一个语义分类的模型
语义分类
语义分类是自然语言处理任务中的一种，包含文本分类、情感分析
文本分类
文本分类是指给定文本a，将文本分类为n个类别中的一个或多个。常见的应用包括文本话题分类，情感分类，具体的分类方向有有二分类，多分类和多标签分类。
文本分类可以采用传统机器学习方法（贝叶斯，svm等）和深度学习方法（fas
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