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） ...

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

本文介紹文本挖掘與文本分類的一些基本概念和流程，為后續學習分類算法做好鋪墊。 一. 文本挖掘的概念 　　文本挖掘(Text Mining)是從非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式 的過程。其中被普遍認可的文本挖掘定義如下:文本挖掘是指從大量文本數據中抽取事先未知的、可理解 ...

目錄 代碼分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的運行結果 代 ...

導包，設定超參數 1.數據預處理 1.1讀取文件 Tip：調用 ...

筆記摘抄 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。 1. 導包和設定超參數 2. 數據預處理 2.1 讀取文件 2.2 ...

Pytorch使用Google BERT模型進行中文文本分類 ...