Pytorch之Bert中文文本分类(二) ...
Pytorch之Bert中文文本分类(二) ...
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 ...
BertTokenizer进行编码,将每一句转成数字 为了使每一句的长度相等,稍作处理; 2. ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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)对中文文本进行了分类,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 ...