BERT PT Laptop

🚀 ReviewBERT

ReviewBERT是基於評論語料對BERT進行（後）訓練得到的模型，它能夠理解情感、選項以及各種電商相關的方面。

🚀 快速開始

加載經過後訓練的權重非常簡單，例如：

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("activebus/BERT-PT_laptop")
model = AutoModel.from_pretrained("activebus/BERT-PT_laptop")

✨ 主要特性

• BERT-DK_laptop 是在 Electronics/Computers & Accessories/Laptops 類別下的100MB筆記本電腦語料上進行訓練的。
• BERT-PT_* 額外使用了SQuAD 1.1數據集。

📚 詳細文檔

模型描述

原始模型來自於在Wikipedia + BookCorpus上訓練的 BERT-base-uncased。這些模型是在亞馬遜數據集和Yelp數據集上進行後訓練的。

評估結果

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📄 許可證

引用

如果您覺得這項工作有用，請按以下方式引用：

@inproceedings{xu_bert2019,
    title = "BERT Post-Training for Review Reading Comprehension and Aspect-based Sentiment Analysis",
    author = "Xu, Hu and Liu, Bing and Shu, Lei and Yu, Philip S.",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics",
    month = "jun",
    year = "2019",
}