Einstufungstest zum herunterladen

View Our Certificate
NSF

Einstufungstest zum herunterladen

Fragen zu Yahoo Answers, die als Informations- oder Konversationsdatensatz gekennzeichnet sind, enthalten eine Absichtsklassifizierung englischer Fragen in zwei Kategorien: informationsische (0) und konversationsfragen (1). Das Dataset enthält einige zusätzliche Metadaten, aber für das vorgestellte vortrainierte Modell wurden nur Titel der Fragen und Label verwendet. Einbettungen wurden aus dem Sprachmodell (ELMo) erhalten, das auf das Dataset abgestimmt ist Die ersten 5000 Beispiele des Testsatzes stammen aus dem ursprünglichen NIST-Trainingssatz. Die letzten 5000 stammen aus dem ursprünglichen NIST-Testsatz. Die ersten 5000 sind sauberer und einfacher als die letzten 5000. Das MNIST-Trainingsset besteht aus 30.000 Mustern aus SD-3 und 30.000 Mustern von SD-1. Unser Testset bestand aus 5.000 Mustern aus SD-3 und 5.000 Mustern von SD-1. Das 60.000 Muster-Trainingsset enthielt Beispiele von etwa 250 Autoren. Wir haben dafür gesorgt, dass die Autoren sätze des Trainingssatzes und des Testsatzes unzusammenhängend waren. Wir bieten auch vortrainierte Modelle für die Klassifizierung auf DSTC 2-Datensatz, SNIPS-Datensatz, “AG News” Datensatz, “Erkennen von Beleidigungen in Social Commentary”, Twitter-Stimmung in russischen Datensatz. deeppavlov.models.sklearn.SklearnComponent (siehe hier) ist ein universeller Wrapper für alle sklearn-Modelle, die angepasst werden könnten. Man kann model_class Parameter auf den vollständigen Namen des Modells festlegen (z.

B. sklearn.feature_extraction.text:TfidfVectorizer oder sklearn.linear_model:LogisticRegression). Parameterinfer_method sollten auf Klassenmethode für Vorhersage festgelegt werden (Vorhersage, predict_proba, predict_log_proba oder Transformation). Was die Textklassifizierung in DeepPavlov betrifft, so weisen wir jeder Probe eine Liste von Beschriftungen zu, um sicherzustellen, dass die Ausgabe eines Klassifier-sklearn_component eine Liste von Beschriftungen für jedes Beispiel ist. Daher sollte man für den sklearn-Komponentenklassifier ensure_list_output auf true festlegen. Das Dolmetscherhandbuch bietet Anleitungen und klinische Hintergrundinformationen zu den Tests, die Mayo Clinic Laboratories anbietet. Die Informationen für jeden Test werden von einem Experten der Mayo Clinic erstellt, der diesen Test direkt überwacht. Hier finden Sie die Informationen zum Interpretivhandbuch für den Test auf der Seite “Klinische und Dolmetsche” im Testkatalog. INTERACT Um erforderliche Daten herunterzuladen, muss man den Download-Parameter auf True setzen. Dann kann man ein Modell aus der Konfigurationsdatei erstellen und interagieren: deeppavlov.models.classifiers.KerasClassificationModel (siehe hier) enthält eine Reihe verschiedener neuronaler Netzwerkkonfigurationen für Klassifizierungsaufgaben. Bitte beachten Sie, dass jedes Modell seine eigenen Parameter hat, die in config angegeben werden sollen. Informationen zu Parametern finden Sie hier.

Eine der verfügbaren Netzwerkkonfigurationen kann in model_name Parameter in config ausgewählt werden. Unten wird die Liste der verfügbaren Modelle vorgestellt: BERT-Klassifier (siehe hier) erstellt BERT 8-Architektur für Klassifizierungsprobleme auf Tensorflow. Viele Methoden wurden mit diesem Trainingssatz und Testsatz getestet. Hier sind einige Beispiele. Details zu den Methoden finden Sie in einem anstehenden Papier. Einige dieser Experimente verwendeten eine Version der Datenbank, in der die Eingabebilder entstellt wurden (durch Berechnen der Hauptachse der Form, die der vertikalen Seite am nächsten ist, und Verschieben der Linien, um sie vertikal zu machen). In einigen anderen Experimenten wurde das Trainingsset um künstlich verzerrte Versionen der ursprünglichen Trainingsproben ergänzt. Die Verzerrungen sind zufällige Kombinationen von Verschiebungen, Skalierung, Skewing und Komprimierung.

Das Erkennen von Beleidigungen im Social Commentary-Dataset enthält eine binäre Klassifizierungsaufgabe zum Erkennen von Beleidigungen für Gesprächsteilnehmer. Zug-, Gültigkeits- und Testabteilung ist die gleiche wie bei der Kaggle-Herausforderung. SD-1 enthält 58.527 Ziffernbilder, die von 500 verschiedenen Autoren geschrieben wurden. Im Gegensatz zu SD-3, bei dem Datenblöcke von jedem Schreiber nacheinander angezeigt wurden, werden die Daten in SD-1 verschlüsselt. Writer-Identitäten für SD-1 sind verfügbar und wir haben diese Informationen verwendet, um die Autoren zu entschlüsseln. Wir teilten Dann SD-1 in zwei Teile auf: Charaktere, die von den ersten 250 Autoren geschrieben wurden, gingen in unser neues Trainingsset.