本文將會講述如何實現多標簽文本分類。 什么是多標簽分類? 在分類問題中,我們已經接觸過二分類和多分類問題了。所謂二(多)分類問題,指的是y值一共有兩(多)個類別,每個樣本的y值只能屬於其中的一個類別。對於多標簽問題而言,每個樣本的y值可能不僅僅屬於一個類別。 舉個簡單的例子 ...
上一篇文章中,我詳細講解了BertModel。 在今天這篇文章,我會使用BertForSequenceClassification,在自己的訓練集上訓練情感分類模型。 數據集來源於https: github.com bojone bert keras tree master examples datasets 是一個中文的情感二分類數據集。 而詞匯表vocab.txt來自於哈工大的中文預訓練語言模 ...
2021-07-27 17:18 0 966 推薦指數:
本文將會講述如何實現多標簽文本分類。 什么是多標簽分類? 在分類問題中,我們已經接觸過二分類和多分類問題了。所謂二(多)分類問題,指的是y值一共有兩(多)個類別,每個樣本的y值只能屬於其中的一個類別。對於多標簽問題而言,每個樣本的y值可能不僅僅屬於一個類別。 舉個簡單的例子 ...
Bert是非常強化的NLP模型,在文本分類的精度非常高。本文將介紹Bert中文文本分類的基礎步驟,文末有代碼獲取方法。 步驟1:讀取數據 本文選取了頭條新聞分類數據集來完成分類任務,此數據集是根據頭條新聞的標題來完成分類。 首先需要下載數據,並解壓數據: 按照數 ...
一、xgboost類庫實用小結 在XGBoost算法原理小結中,我們討論了XGBoost的算法原理,這一片我們討論如何使用XGBoost的Python類庫,以及一些重要參數的意義和調參思路。 ...
利用SVM算法進行文本分類 數據集 兩位不同作家的作品(金庸&劉慈欣)切分出來的小樣本。根據自己構建的詞匯表,將樣本轉化為一個1000維的0-1向量(僅統計詞匯是否出現)。再加上一個0-1標記作家 模型 SVM linearKernel 損失函數 優化方法 ...
引言 其實最近挺糾結的,有一點點焦慮,因為自己一直都期望往自然語言處理的方向發展,夢想成為一名NLP算法工程師,也正是我喜歡的事,而不是為了生存而工作。我覺得這也是我這輩子為數不多的剩下的可以自己去追求自己喜歡的東西的機會了。然而現實很殘酷,大部分的公司算法工程師一般都是名牌大學,碩士起招,如同 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/87760325 https://zhuanlan.zhihu.com/p/89232880 一、前言 Simple Transformers是Hugging Face在的Transformers庫的基礎上構建的。 Hugging ...
這是前一段時間在做的事情,有些python庫需要python3.5以上,所以mac請先升級 brew安裝以下就好,然后Preference(comm+',')->Project: Text-Cl ...
github博客傳送門 csdn博客傳送門 加載詞嵌入矩陣(一般情況為字典形式 {詞0:300維的向量, 詞1:300維的向量, 詞2:300維的向量...}) 加載任務數據(一般情況 ...