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Kaggle 的 NLP 比赛单打银牌 Trick 分享

作者/分享人:搬砖的小少年
广东工业大学硕士研究生,kaggle全球总排名前百分之一,cvte中央研究院实习,对于疾病风险预警模型,中文电子病历信息抽取系统,智能问答系统,信息检索系统,基于elasticsearch分布式框架的高性能搜索系统,文本语义聚类等方面有许多落地经验。

谷歌 Bert 为王的时代,如何通过一些奇淫技巧的语言模型去匹敌 Bert 这种巨兽呢,Bert 模型对于硬件要求极高,就算微调一个 Epoch 也需要十几二十个小时,如何利用有限的硬件资源在优秀的文本预处理方案以及构建巧妙地语言模型帮助下在竞赛中取得好成绩。

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  1. NLP 中对于文本数据的一些优秀的预处理方案
  2. 对于模型效果提升的一些 Trick(比如周期性学习率等)
  3. 短文本分类效果好的深度学习模型如何构建
  4. 介绍模型中每一层对于效果提升的作用以及原理

适合人群: NLP 算法工程师以及各平台 NLP 短文本分类比赛的技术人员

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