recommenders-team/recommenders

Implementing BERT embeddings into NPA model

Open

#1.604 geöffnet am 6. Jan. 2022

Auf GitHub ansehen
 (2 Kommentare) (1 Reaktion) (0 zugewiesene Personen)Python (2.972 Forks)batch import
help wanted

Repository-Metriken

Stars
 (17.706 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 6T 16h) (10 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Description

Hello Evryone,

I tried to use BERT embeddings with the NPA model, I generated the embeddings for the news titles, but I didn't understand what changes should I make in my code to get the real results of the BERT embeddings with NPA.

Other Comments

Contributor Guide

Research-Richtung
Überprüfen Sie die NPA Modellimplementierung im Repository (z.B. npa.py oder ähnlich), verstehen Sie die vorhandene Embedding Schicht und untersuchen Sie, wie BERT Embeddings aus der transformers Bibliothek integriert werden können. Sehen Sie sich verwandte Issues oder PRs zur Orientierung an. Der Benutzer muss entscheiden, welchen Teil des Codes zu ändern ist und wie die Modellarchitektur angepasst werden muss, um BERT Embeddings zu akzeptieren.
Tech Stack
python
Domain
backendmachine learning
Issue Type
Recherche
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Recherche nötig
Voraussetzungen
PythonNLP
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
60