bert多标签文本分类 如何用bert模型做翻译任务？

如何用bert模型做翻译任务？

Bert不能做翻译任务，因为翻译任务是NLP生成任务，Bert目前不能做。Bert所能做的主要工作如下：1。文本分类任务，如情感分类，2。序列标注任务，如分词实体识别、词性标注等。文本分类算法主要包括朴素贝叶斯分类算法、支持向量机分类算法、KNN算法和决策树算法。

朴素贝叶斯分类算法主要利用文本中特征项和词的类别的组合概率来估计文本属于哪个类别的概率。

支持向量机（SVM）主要利用特征提取技术将文本信息转化为词向量，然后计算词向量与训练类数据的相似度。

KNN算法是在训练集中找到最近的K个文本，并根据这些文本的分类来预测要分类的文本属于哪个类别。

决策树算法是在树的基础上建立预测模型，根据预测模型对文本进行分类预测。

目前文本分类算法常用的有哪些呢？

Transformer是一种基于编码器-解码器框架的神经网络模型，用于处理序列间的问题，如机器翻译、文本分类等。Transformer之所以流行，是因为Bert的预训练语言模型，因为Bert是基于Transformer的编码器框架。其中最重要的是transformer提出的一个思想：摒弃了神经网络中RNN和CNN的约束，提出了多头部注意机制，这是一种自注意机制，有效地提高了模型的性能和效率。所以后期的许多神经网络模型都是在其基础上的扩展。

你可以理解。变压器可以看作是RNN和CNN的替代品

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