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IMDB dataset
IMDB dataset
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RoBERTa 在一项新研究中以 93% 的准确率引领情感分析
本文探讨了使用各种机器学习模型进行情感分类，包括朴素贝叶斯和 SVM 等传统方法，以及 RoBERTa 和 DistilBERT 等基于 Transformer 的模型。该研究在 IMDb 数据集上评估了这些模型，用于将电影评论分类为正面和负面情感。RoBERTa 的准确率最高，达到 93.02%，而结合多个模型的集成方法进一步提高了分类性能。
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ONNX框架加速Sentence-BERT推理
本文探讨了ONNX框架如何加速Sentence-BERT (SBERT) 模型的推理时间，SBERT模型常用于生成句子嵌入。作者通过将`all-MiniLM-L6-v2` SBERT模型转换为ONNX格式，并在CPU和GPU上使用Kaggle的1000条电影描述数据集，将其推理速度与原始模型进行比较，以此来展示这一点。文章提供了ONNX及相关库的安装说明，并概述了用于测量性能的实验设置。