多标签文本分类】《融合注意力与CorNet的多标签文本分类

参考论文信息   论文名称:《融合注意力与CorNet的多标签文本分类》   发布期刊:《西北大学学报(自然科学版)》   期刊信息:CSCD扩展 [0] 摘要   目前文本分类存在问题:只关注文本本身的信息,忽略了标签的信息。   为了解决这个问题:论文提出使用来编码标签信息,然后使用 来强化标签与文本的语义联系,最后,得到最终编入了标签信息的文本向量。   论文最后使用增强标签预测概率。 [1] 相关工作...

【NLP】使用 BERT 和 PyTorch Lightning 进行多标签文本分类

文章目录 多标签文本分类(或标记文本)是您在执行 NLP 时会遇到的最常见任务之一。现代基于 Transformer 的模型(如 BERT)利用对大量文本数据的预训练,可以更快地进行微调,使用更少的资源并且在较小的(更)数据集上更准确。 在本教程中,您将学习如何: 将文本数据加载、平衡和拆分成集合标记文本(使用 BERT 标记器)并创建 PyTorch 数据集使用 PyTorch Lightning 微调 B...

【ACL 2022】用于多标签文本分类的对比学习增强最近邻机制

论文地址:https://aclanthology.org/2022.acl-short.75.pdf 1. 摘要 多标签文本分类(MLTC)是自然语言处理中的一项基本且具有挑战性的任务。以往的研究主要集中在学习文本表示和建模标签相关性上。然而,在预测特定文本的标签时,通常忽略了现有的类似实例中的丰富知识。为了解决这一问题,作者提出了一个k最近邻(kNN)机制,该机制检索几个相邻实例并用它们的标签值作为模型的...
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2022-11-27 14:17:52 1669529872