Bert是非常强化的NLP模型，在文本分类的精度非常高。本文将介绍Bert中文文本分类的基础步骤，文末有代码获取方法。 步骤 ：读取数据 本文选取了头条新闻分类数据集来完成分类任务，此数据集是根据头条新闻的标题来完成分类。 首先需要下载数据，并解压数据： 按照数据集格式读取新闻标题和新闻标签： 步骤 ：划分数据集 借助train test split划分 的数据为验证集，并保证训练集和验证部分类别 ...
2021-07-27 17:29 0 330 推荐指数：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/87760325 https://zhuanlan.zhihu.com/p/89232880 一、前言 Simple Transformers是Hugging Face在的Transformers库的基础上构建的。 Hugging ...
训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 tex ...
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：https://github.com/huggingface/transformers 这里有一篇 ...
NLP之BERT中文文本分类超详细教程 ...
上一篇文章中，我详细讲解了 BertModel。 在今天这篇文章，我会使用 BertForSequenceClassification，在自己的训练集上训练情感分类模型。 数据集来源于 https://github.com/bojone/bert4keras/tree/master ...
Pytorch之Bert文本分类（一） ...
作者|Veysel Kocaman 编译|VK 来源|Towards Data Science 自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。 NLP在越来越多的人工智能应用中 ...
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 ...
