1.小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习
2.你需要知道的文本文本几个好用的中文词法分析工具
3.千锋PythonScikit-Learn和大模型LLM强强联手！
4.探索系列 百度情感预训练模型SKEP
小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习
小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用介绍，主要关注提示学习方法与实践。源码源码
二分类/多分类任务广泛应用于商品、文本文本网页、分类分类新闻和医疗文本分类等现实场景。源码源码springgetbean源码主流解决方案是文本文本在大规模预训练语言模型上进行微调，但需要大量标注数据。分类分类小样本学习旨在在数据量有限的源码源码情况下取得更好效果。
提示学习通过任务转换和添加提示文本，文本文本使下游任务与预训练任务更相似，分类分类利用预训练模型学习的源码源码特征，减少对大量标注数据的文本文本依赖。在Ernie模型中，分类分类通过类似完形填空的源码源码形式转换多分类任务。
以新闻分类为例，展示如何使用小样本学习进行文本分类。环境要求包括Python3.6及以上、paddlepaddle 2.3及以上、paddlenlp 2.4.0（预计9月发布）。海豚推卡源码获取最新版本的步骤包括使用git直接安装paddlenlp的源码。
数据集格式包括训练/验证/测试数据集和待预测数据文件。标签集文件存储所有标签，用于分类器初始化，标签名与映射词构成通顺语句以优化学习效果。
模型训练与预测步骤包括使用--do_predict参数进行预测，配置参数如数据路径、输出目录、是否预测、最大序列长度等。训练结束后，模型可导出为静态图参数以部署推理。
部署过程涉及模型转换与ONNXRuntime预测，使用Paddle2ONNX将静态图模型转化为ONNX格式，根据部署设备选择所需的依赖和配置参数。
总结，小样本学习通过提示学习提高模型在数据量有限情况下的泛化能力，解决大模型与小训练集匹配问题。展望未来，类似挖矿的源码优化模型融合、进行可解释性分析是关键研究方向。作者博客提供了更多深入信息。
你需要知道的几个好用的中文词法分析工具
在中文词法分析领域，有几款高效且功能丰富的工具，它们分别是Stanford CoreNLP、语言技术平台(LTP)、清华大学词法分析器(THULAC)以及FudanNLP。
Stanford CoreNLP，由斯坦福大学自然语言处理小组开发，是一个集成自然语言分析工具集，包括分句、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、指代消解与情感分析等功能。工具以流式集成方式工作，各模块解耦，心飞扬源码传奇易于单独调用。支持多种语言，包括中文、英文、法文、德文及西班牙文。开发语言为Java，提供Java 8+环境下的jar包下载，支持C#、Node.js、PHP、Python等语言调用。分词和命名实体识别基于条件随机场模型，词性标注则采用双向依存网络模型。
LTP，由哈尔滨大学社会计算与信息检索研究中心发布，是一套全面的中文自然语言处理工具集，功能涵盖分句、分词、新海螺影视源码词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注与语义依存分析。同样采用流式集成方式，支持各功能模块单独调用。分词与词性标注基于人民日报与微博语料训练，命名实体识别基于人民日报语料训练。工具使用C++语言开发，提供静态、动态库，适用于C、C++与Java程序。分词、词性标注及命名实体识别基于结构化感知器实现。
THULAC，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出，是一款中文词法分析工具包，包含分词与词性标注功能。工具包内含人民日报语料库训练得到的Model_1与Model_2，支持分词接口调用，但词性标注接口不可单独使用。语料库包含约五千八百万字已标注文本，可填写申请表获取全部语料库。THULAC完全开源，提供了算法源代码、模型与语料库。在Python中通过import thulac引用，同时支持C++接口与命令格式运行。
FudanNLP，复旦大学自然语言处理实验室开发的中文自然语言处理工具包，包含信息检索、文本分类、新闻聚类、中文分词、词性标注、实体名识别、关键词抽取、依存句法分析与时间短语识别等功能。FNLP采用Java语言开发，支持命令行调用及jar包集成。分词、词性标注与实体名识别功能在命令行中调用。
千锋PythonScikit-Learn和大模型LLM强强联手！
千锋PythonScikit-Learn与大模型LLM的结合应用
随着技术的交融，Scikit-LLM的出现为机器学习领域带来了新的可能。它巧妙地将Scikit-learn这个广泛应用的机器学习库与强大的语言模型，如ChatGPT，结合在一起，使scikit-learn能够处理文本数据，提升其在自然语言处理任务中的表现力。
Scikit-learn作为基础库，提供了各种机器学习任务的算法和工具，包括监督学习、无监督学习，如SVM、随机森林和逻辑回归等。其设计初衷是用户友好的API和丰富的文档，使得在不同任务间切换变得简单。现在，通过Scikit-LLM，这些工具扩展到了文本数据的处理，如预处理、特征选择和模型评估。
另一方面，大模型LLM，如GPT系列，凭借其深度学习技术和海量数据训练，表现出卓越的语言理解和生成能力。Scikit-LLM利用这些模型的零样本学习能力，如ZeroShotGPTClassifier，用户无需额外训练就能进行文本分类，极大地简化了工作流程。
无论是对已有标签的数据进行分类，还是处理无标签数据，Scikit-LLM都提供了灵活的解决方案。例如，GPTVectorizer负责文本向量化，而GPTSummarizer则用于生成简洁的文本摘要，充分体现了大模型在内容生成方面的优势。
总的来说，Scikit-LLM的出现不仅增强了Scikit-learn的功能，也使得机器学习在处理文本数据时更加高效和智能。如果你对此技术感兴趣，不妨尝试一下，源码分享仅需留言即可，期待你的探索。
探索系列 百度情感预训练模型SKEP
探索面向中英文场景的文本分类训练及推理工作，以百度的情感预训练模型SKEP为核心。SKEP在项典型任务上全面超越当前最先进的模型，已被ACL 收录。
为执行此任务，需在MAC系统环境下操作。首先安装飞桨2版本，其次安装senta。推荐使用pip安装，或根据源码进行安装。注意，本机为Windows环境，因此某些sh指令需调整执行方式。
任务涉及的数据下载需通过浏览器的地址栏完成，为中文任务准备的文本分类数据和英文数据分别下载后存入data目录中。接下来，执行官方demo服务的数据集处理步骤，这是一项典型的NLP基础任务。
为了完成任务，需下载预训练语言模型。在senta中，获取中文预训练语言模型的下载链接，英文预训练模型的下载链接同样存在。这些链接由百度云提供的文件存储服务BOS支持，下载速度较快。
