原文:Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类

Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类 ...

2020-04-26 11:03 0 571 推荐指数:

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Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类

渣渣本跑不动,以下代码运行在Google Colab上。 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取码:tzao neg.txt和pos.txt各5000条酒店评论,每条评论一行。 安装transformers库 ...

Wed Aug 26 23:35:00 CST 2020 5 5076
使用朴素贝叶斯进行中文文本分类

1 应用场景 使用朴素贝叶斯对未知类型的小说(文本文档)进行类型分类。训练集有三种类型的小说,分别是玄幻、科幻和都市。在本文中,准备的数据从某小说网站下载.txt文件,采用GB2312编码。每种类型有三部小说。测试数据用同样的方法得到的,链接为http://www.55x.cn/html ...

Sun May 28 07:30:00 CST 2017 0 4584
基于bert中文文本分类

这次我们使用今日头条信息流中抽取的38w条新闻标题数据作为数据集。数据集中的文本长度在10到30之间,一共15个类别。 数据预处理: 接下来,定义模型。这里我们用到了pytorch_pretrained_bert这个包: 定义训练和测试方法: 开始训练: 由于colab ...

Thu Apr 23 18:57:00 CST 2020 0 6043
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)

1、对语料进行分析 基本目录如下: 其中train存放的是训练集,answer存放的是测试集,具体看下train中的文件: 下面有20个文件夹,对应着20个类,我们继续看下其中的文件,以C3-Art为例: 每一篇都对应着一个txt文件,编码格式是gb18030.utf8文件夹 ...

Fri Oct 09 03:45:00 CST 2020 3 2035
利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1、训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下 ...

Mon Oct 19 01:02:00 CST 2020 0 954
利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类。 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码 ...

Tue Oct 20 04:56:00 CST 2020 0 1005
 
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