本篇文章,使用pytorch框架 微调bert bert官方文档:https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html bert文件:ht ...
最近在做文本分类方面的项目,前前后后也遇到很多问题并去寻找解决办法,现在记录一下。 用的开发工具是VS code,语言是python。 无法在VS code的控制台输入内容: 打开设置,输入run in terminal 勾选 保存分类器训练好的模型和训练好的tfidf词典: from sklearn.externals import joblib joblib.dump model,filena ...
2019-04-21 18:18 0 482 推荐指数:
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模型: FastText TextCNN TextRNN RCNN 分层注意网络(Hierarchical Attention Network) 具有注意的seq2seq模 ...
This document summarizes some potentially useful papers and code repositories on Sentiment analysis ...
摘要:本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题;然后重点从数据层面和模型层面讲解样本不均衡问题的解决策略。数据层面主要通过欠采样和过采样的方式来人为调节正负样本比例,模型层面主要是通过加权Loss,包括基于类别Loss、Focal ...
文本分类实战 分类任务 算法流程 数据标注 特征抽取 特征选择 分类器 训练 ...
0.数据介绍 2、配置网络 定义网络 定义损失函数 定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 ...
转自:http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征选择 三分类器 一.概述 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块,它的应用也非常广泛,比如:垃圾过滤,新闻分类,词性标注 ...
目的 其实,说白了就是人想知道这个文档是做什么的。首先给每篇文章一个标签、构建文档的特征,然后通过机器学习算法来学习特征和标签之间的映射关系,最后对未知的文本进行标签的预测。 在海量信息的互联网时代,文本分类尤其重要。sklearn作为即可学术研究,也可构建产品原型,甚至发布商用产品的机器学习包 ...