基于BERT的新闻文本分类模型

新闻媒体-新闻 昊子

互联网由于其内容便于存储、易于获取、信息量丰富、方便阅读等特点,成为当下人们获取信息的主要渠道。网络上的信息量庞大,有各种噪声干扰,并且数据量以惊人的速度不断增长,通过人工进行分类势必不可行,为了方便不同用户操作、提高用户体验,产生了对新闻内容自动分类技术的需求。 本项目采用BERT-RCNN模型,数据集包括五个类别,分别是体育、娱乐、社会、财经、科技,总条数达28w(如图右),最终的验证测试结果和分类别的精度如图左,总精度可达0.9881,实现了对新闻内容自动分类技术的高效需求。新闻文本分类技术的研究在新闻语料库的建设、新闻信息检索等领域具有一定的理论意义和应用价值。...

基于BERT的新闻文本分类模型
基于BERT的新闻文本分类模型

视觉道路智导系统

人工智能-智能硬件 昊子

本系统构建于 Ubuntu 18.04系统的Jetson Nano开发板之上,选用搭载TC264的机器车作为运动控制的底盘。在视觉功能的实现方面,我们采用了 Pvtorch框架进行模型的开发和训练。为了更高效的性能,我们通过 TensorRT对模型进行了部署,并利用 CUDA进行了设备的加速计算。在这一过程中,我们应用了YOLOv5 -7.0模型来实现视觉识别功能。...

视觉道路智导系统
视觉道路智导系统
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