社交媒体平台中的白话差异:使用NLP模型BERT和LSTM来检测不同社交媒体平台上对话中的白话差异 源码

信用 该存储库由ThilinaRajapakse派生而来,后者使用了HuggingFace PyTorch-Transformers库来使用UC Berkeley的信息与数据科学硕士计划。 特别是,该存储库将用于展示JJ Sahabu和George Tao在其W266 Final Project中的工作。 目的 该项目具有二进制文本分类功能,用于区分Twitter和Facebook数据。 该项目的目的是展示RoBERTa的简单用法,并将其与LSTM进行比较,并提供朴素的基线模型,以充分了解最新的自然语言处理模型的改进。 为了进行二进制文本分类,我们使用预处理的社交媒体文本数据微调了多个模型。