文本情感分析

　　时间：5月9日(周三)

　　地点：教13(302)

　　参训人员：21智能本1班

　　专家简介：

　　李红梅，安徽新华学院大数据与人工智能学院副教授，主持和参与多项教科研项目。

　　内容概要：

　　受到计算机视觉领域采用 ImageNet 对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以 ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门，此后以 GPT和 BERT为代表的基于 Transformer 模型的大规模预训练语言模型的出现，使得自然语言处理全面进入了预训练微调范式新时代。

　　本次报告分两个部分：

　　1.介绍语言模型的概念，发展历程，构建流程;

　　2.对语言模型中的训练数据的分类和处理过程进行了分析。