【深度学习】Transfomer在文本处理上的应用(风格识别)

文章目录
1 Transformers简介
2 数据预处理
3 作家风格识别
4 实验内容4.1 介绍数据集4.2 数据集预处理4.3 模型代码
# 5 实验结果

1 Transformers简介

现目前NLP任务最热门的方式即是：大规模预训练+微调的方式，完成模型训练。即通过大规模预训练模型，训练出词向量表达。然后在特定的NLP任务下进行微调训练的方式完成训练。
Transformers（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）提供用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的通用体系结构（BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet等））包含超过32种以100多种语言编写的预训练模型，以及TensorFlow 2.0和PyTorch之间的深度互操作性。

简单来说，我们可以通过使用Transformers的框架来更方便的调用现在nlp

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