【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...
【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...
基于 Text-CNN 的情感分析(文本分类)----概念与应用
etwork) 是深度学习中十分重要的一种神经网络，一般用于图像的处理。 但是也存在一种 CNN 的变体 Text-CNN 用来处理文本信息，本次我们将基于 Text-CNN 实现来实现评论情感分析(文本分类)，本次实验属于评论三分类(好中差评)研究，数据集共有17万多条京东的手机评论数据，经过实验发现基于Text-CNN模型三分类的效果在测试集的准确度可达到77%左右。 卷积的基本概念 在实现情感分类之...
【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...
PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。 一、数据准备和预处理 总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下 部分预处理代码如下 from __future__ import unicode_literals, print_function, divisionfrom io import openimport globimport...
使用新数据测试文本分类ML模型失败
he only 13 features produced when you fit again a count vectorizer to such a short text. 这篇关于使用新数据测试文本分类ML模型失败的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！...
sklearn:文本分类交叉验证中的矢量化
本文介绍了sklearn:文本分类交叉验证中的矢量化的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有一个关于在 sklearn 中的文本分类中使用交叉验证的问题.在交叉验证之前对所有数据进行矢量化是有问题的，因为分类器会看到"测试数据中出现的词汇.Weka 有过滤分类器来解决这个问题.这个函数的 sklearn 等价物是什么?我的意思是对于每个折叠，特...