在 https://github.com/jiangqy/LSTM-Classification-pytorch 基礎上進行的修改 一、需求:短信文本分類 1.1 原始數據 以英語語言為主,人工打標簽,分為四類:0,1,2,3。 文本長度:最長為300個單詞。 已經經過預處理:去掉所有 ...
整體背景 本文實現了在colab環境下基於tf nightly gpu的BERT中文多分類,如果你在現階段有實現類似的功能的需求,相信這篇文章會給你帶來一些幫助。 准備工作 .環境: 硬件環境: 直接使用谷歌提供的免費訓練環境colab,選擇GPU 軟件環境: tensorflow:tensorflow . . 版本對BERT的支持有些問題,現象是可以訓練但預測時無法正常加載模型 稍后代碼里會詳述 ...
2020-01-22 16:21 5 3653 推薦指數:
在 https://github.com/jiangqy/LSTM-Classification-pytorch 基礎上進行的修改 一、需求:短信文本分類 1.1 原始數據 以英語語言為主,人工打標簽,分為四類:0,1,2,3。 文本長度:最長為300個單詞。 已經經過預處理:去掉所有 ...
這次我們使用今日頭條信息流中抽取的38w條新聞標題數據作為數據集。數據集中的文本長度在10到30之間,一共15個類別。 數據預處理: 接下來,定義模型。這里我們用到了pytorch_pretrained_bert這個包: 定義訓練和測試方法: 開始訓練: 由於colab ...
Pytorch之Bert中文文本分類(二) ...
直接把自己的工作文檔導入的,由於是在外企工作,所以都是英文寫的 Steps: git clone https://github.com/google-research/bert prepare data, download pre-trained models ...
基於bert的中文多分類 ...
大綱: 1、介紹2、數據標注,數據輸入格式3、3種文本多標簽分類的方法4、損失函數、概率、預測結果 一、文本分類介紹 首先,我介紹下文本多分類和文本多標簽分類的的區別。 1、Multi-Class:多分類/多元分類(二分類、三分類、多分類等) 二分類:判斷郵件屬於哪個類別 ...
tensorflow2知識總結---5、softmax多分類 一、總結 一句話總結: softmax多分類適用於神經網絡輸出層是一個多分類的輸出的情況 1、tensorflow的輸出層注意? 如果輸出層是一個連續的數字,就不進行其它操作,直接輸出 如果輸出層是一個二分類(是和否 ...
NLP之BERT中文文本分類超詳細教程 ...