Pytorch之Bert中文文本分類（二） ...

渣渣本跑不動，以下代碼運行在Google Colab上。 語料鏈接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取碼：tzao neg.txt和pos.txt各5000條酒店評論，每條評論一行。 安裝transformers庫 ...

BertTokenizer進行編碼，將每一句轉成數字 為了使每一句的長度相等，稍作處理； 2. ...

1 應用場景 使用朴素貝葉斯對未知類型的小說（文本文檔）進行類型分類。訓練集有三種類型的小說，分別是玄幻、科幻和都市。在本文中，准備的數據從某小說網站下載.txt文件，采用GB2312編碼。每種類型有三部小說。測試數據用同樣的方法得到的，鏈接為http://www.55x.cn/html ...

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 ...

1、對語料進行分析 基本目錄如下： 其中train存放的是訓練集，answer存放的是測試集，具體看下train中的文件： 下面有20個文件夾，對應着20個類，我們繼續看下其中的文件，以C3-Art為例： 每一篇都對應着一個txt文件，編碼格式是gb18030.utf8文件夾 ...

利用TfidfVectorizer進行中文文本分類（數據集是復旦中文語料） 1、訓練詞向量 數據預處理參考利用TfidfVectorizer進行中文文本分類（數據集是復旦中文語料） ，現在我們有了分詞后的train_jieba.txt和test_jieba.txt，看一下 ...

利用TfidfVectorizer進行中文文本分類（數據集是復旦中文語料） 利用RNN進行中文文本分類（數據集是復旦中文語料） 上一節我們利用了RNN（GRU）對中文文本進行了分類，本節我們將繼續使用CNN對中文文本進行分類。 數據處理還是沒有變，只是換了個模型，代碼 ...