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 ...

Pytorch之Bert中文文本分类（二） ...

一、前言 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084 代码：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.c ...

本文介绍文本挖掘与文本分类的一些基本概念和流程，为后续学习分类算法做好铺垫。 一. 文本挖掘的概念 　　文本挖掘(Text Mining)是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式 的过程。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解 ...

目录 代码分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的运行结果 代 ...

导包，设定超参数 1.数据预处理 1.1读取文件 Tip：调用 ...

笔记摘抄 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。 1. 导包和设定超参数 2. 数据预处理 2.1 读取文件 2.2 ...

Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类 ...