本文介绍基于Bert预训练模型Fine-tuning实现文本分类任务

一、语言模型
应用 通过计算给定词组成的句子的概率，判断句子是否符合语言表达习惯
场景
1.拼写纠错
2.对话系统
3.机器翻译

兴趣点图谱，信息流推荐

门户时代：手动文本分类

搜索时代：关键词计算，倒排索引，TFIDF

智能时代：知识图谱，解决歧义问题，实体消歧

个性化推荐

基于好友的推荐：微信看一看

基于用户的推荐：构建用户画像，文章描述内容，通过算法进行匹配（NLP技术）

图像中文描述问题融合了计算机视觉与自然语言处理两个方向，对图片输出一句话的描述。
描述句子要求符合自然语言习惯，点明图像中的重要信息，涵盖主要人物、场景、动作等内容。

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