tweet stance prediction:应用NLP转移学习技术来预测Tweet stance 源码

使用转移学习的推文的立场分类 根据应用转移学习(使用现有的神经网络架构)对Tweets进行姿态分类。 并比较(详细)使用的迁移学习方法。 对于子任务A,目标是将针对特定主题的推文分类为以下三个类别之一:偏爱,反对和无。 提供的笔记本使用称为转移学习的深度学习技术来尝试这种操作。 自ImageNet取得成功以来,转移学习已在整个计算机视觉应用程序中无处不在,但仅从2017-18以来,NLP应用程序中的转移学习才取得了重大进展。 2018年有很多有趣的论文,讨论了语言模型在自然语言理解中的强大功能以及如何将其用于提供语言语法的预训练表示,这在训练神经网络以进行以下操作时会更加有用以前看不见的任