大纲: 1、介绍2、数据标注,数据输入格式3、3种文本多标签分类的方法4、损失函数、概率、预测结果 一、文本分类介绍 首先,我介绍下文本多分类和文本多标签分类的的区别。 1、Multi-Class:多分类/多元分类(二分类、三分类、多分类等) 二分类:判断邮件属于哪个类别 ...
在 https: github.com jiangqy LSTM Classification pytorch 基础上进行的修改 一 需求:短信文本分类 . 原始数据 以英语语言为主,人工打标签,分为四类: , , , 。 文本长度:最长为 个单词。 已经经过预处理:去掉所有其它字符,只保留了字母,以空格作为分隔符。 二 构造训练样本 . 特征和标签 . 自定义Dataset 三 LSTM模型 四 ...
2022-01-11 17:32 0 1028 推荐指数:
大纲: 1、介绍2、数据标注,数据输入格式3、3种文本多标签分类的方法4、损失函数、概率、预测结果 一、文本分类介绍 首先,我介绍下文本多分类和文本多标签分类的的区别。 1、Multi-Class:多分类/多元分类(二分类、三分类、多分类等) 二分类:判断邮件属于哪个类别 ...
原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1096712 在大神创作的基础上,学习了一些新知识,并加以注释。 TARGET:将旧金山犯罪记录(San Francisco Crime Description)分类到33个类目中 源代码 ...
整体背景 本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类,如果你在现阶段有实现类似的功能的需求,相信这篇文章会给你带来一些帮助。 准备工作 1.环境: 硬件环境: 直接使用谷歌提供的免费训练环境colab,选择GPU 软件环境: tensorflow ...
https://github.com/lxztju/densenet-pytorch ...
文本分类算是自然语言处理领域最最常见的问题了,开源的工具也很好用,但是苦于训练速度缓慢,需要引进多核的版本,开源提供的多核支持参数有限,而同事提供的又有语言障碍,觉得自己探索下多分类器。 分类算法有很多,但是效果较好的基本就是LR和SVM,而这两个算法业内著名的开源代码应该 ...
最近一直在做多标签分类任务,学习了一种层次注意力模型,基本结构如下: 简单说,就是两层attention机制,一层基于词,一层基于句。 首先是词层面: 输入采用word2vec形成基本语料向量后,采用双向GRU抽特征: 一句话中的词对于当前分类的重要性不同,采用attention机制实现 ...
Softmax回归多分类网络(PyTorch实现) 虽然说深度学习的教程已经烂大街了,基础理论也比较容易掌握,但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题,另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下,就当是作业报告了。 获取数据集 首先导入所需 ...
《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax Classifer 1、二分类问题:糖尿病预测 2、多分类问题 MNIST Dataset:10个标签,图像数字(0-9)识别 ①用sigmoid:输出每个类别的概率 但这种情况下 ...