nlp - 具有连续结果的 fast.ai 文本建模
问题描述
我刚刚适应了 ULMfit 和 fast.ai 应用程序,并基于迁移学习模型进行了预测。很酷的东西。
我看到这可用于进行分类(“text_classifier_learner”)。是否有等效于“text_classifier_learner”的替代方法可以用来预测连续结果?似乎这个功能目前在 fastai 中不存在。
解决方案
推荐阅读
- javascript - “对象”类型上不存在属性“”
- excel - 使用多个条件从列表中填充表
- javascript - 如何在不暴露完整的“/静态”文件夹的情况下以快递方式提供单个静态文件?
- google-bigquery - Google Dataflow - BigQuery 导入作业 BigQuery/WriteToBigQuery/NativeWrite 失败
- python - jq + 更新json文件并根据ID号追加名称
- github - 如何在 GitHub Actions 工作流程中获取拉取请求编号
- json - 在颤动中多次将 json 数据添加到共享首选项
- vim - 复制字典以在 Vim 中注册
- python - 当多个输入可以为空时,在 Django 中使用 Q 进行过滤
- python - 在 Tensorflow-2 中训练 cifar10 数据的问题