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...

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...

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...