https://blog.csdn.net/BitCs_zt/article/details/82938086 列出自己阅读的text classification论文的列表,以后有时间再整理相应的笔记。阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解,标准包括:动机、方法、数据集质量、实验安排、相关 ...
本文译自PYTORCH官网TEXT系列。本节主要利用torchtext中的文本分类数据集,包括: 这个例子展示了如何利用这些TextClassfication数据集中的一个来训练监督学习算法。 用ngrams加载数据 一个ngrams包特性被用来捕获一些关于本地词序的部分信息。在实际应用中,双字元 bi gram 或三字元 tri gram 作为词组比只使用一个词更有益处。例如: TextClas ...
2020-04-17 11:44 0 578 推荐指数:
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什么是文本分类 文本分类任务是NLP十分常见的任务大类,他的输入一般是文本信息,输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等,很多问题其实通过转化后也能 ...
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文章名《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》,2019,复旦大学 如何在文本分类中微调BERT模型? 摘要:预训练语言模型已经被证明在学习通用语言表示方面有显著效果,作为一种最先进的预训练语言模型,BERT在多项理解任务中取得了惊人的成果 ...
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paper name:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 如何在文本分类任务上fine-tune Bert 1、介绍 作者介绍了一下各种可用于文本分类的方法,比如word2vec、GloVe、sentence ...