最近在重温bert，对bert的中文文本多分类的效果很好奇，并将其与传统的非pre-train模型进行对比，除此之外，由于选用的是12层的base版的bert，还从第0层开始到12层，对每一层的输出进行了校验和测试。想看看每一层的transformer对bert分类效果的影响。此外，还取用了12层的element-wise的平均值进行bert结果的评估，结
textCNN原理简介与工程实现textCNN是启发于图像处理领域的CNN，将其改造应用于文本领域。原论文是纽约大学Yoon Kim发表于EMNLP 2014的Neural Networks for Sentence Classification；论文中表示，只是简单的在word2vector加入textcnn层，在很多公开数据集的任务上性能都得到了很好的提升。下面从textcnn的原理介绍和代码
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2024-04-10 09:47:05
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过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。ELMo，ULMFiT 和OpenAI Transformer是其中几个关键的里程碑。所有这些算法都允许我们在大型数据库(例如所有维基百科文章)上预先训练无监督语言模型，然后在下游任务上对这些预先训练的模型进行微调。这一年里，在这一领
Zhang, Jiong, Wei-Cheng Chang, Hsiang-Fu Yu, and Inderjit Dhillon. “Fast Multi-Resolution Transformer Fine-Tuning for Extreme Multi-Label Text Classification.” In Advances in Neural Information Proces
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2024-09-25 15:36:28
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BERT FOR SEQUENCE-TO-SEQUENCE MULTI-LABEL TEXT CLASSIFICATION引言我们的主要贡献如下:1. 我们将BERT的结果作为编码器呈现在MLTC数据集的序列到序列框架中，具有或不具有类上的给定层次树结构。2. 介绍并实验验证了一种新的MLTC混合模型。3.我们微调vanilla BERT模型来执行多标签文本分类。据我们所知，这是第一次使用BERT
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2024-06-04 06:24:44
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2024-03-13 08:50:03
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文章目录BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Embedding从Word Embedding到ELMO从Word Embedding到GPTBert的原理TextCNN的详细介绍TextCNN原理BERT+TextCNN联合使用介绍必要性理论实现在业务中的实现数据范式 BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Em
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2024-04-29 22:11:33
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对于实际的文本分类需求，没有标注数据是一件很常见的事情。针对这种情况，有一个最朴素的思路可以做：首先，根据对应的标签名称，使用W2C找到对应的相近词通过相近词，对文本数据做关键词命中，进而映射到对应的类别使用上述的标注数据训练文本分类模型使用3步骤的文本分类模型对新数据预测，获得置信度高的文本，之后做半监督。上面这个思路，非常的简陋，最终的结果也不会很好。实际工作中，需要有大量的规则去补充。今天分
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-08-09 00:01:59
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可参见:用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践1、模型原理Yoon Kim在论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出TextCNN模型，将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从
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2024-05-13 12:53:07
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1、多标签分类有些情况，会想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如思考一个人脸识别器，并识别出这个是谁。这就需要对于同一张图片，首先识别出有几个人，并给识别出的人贴上标签。这就是多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。现在，我们打算使用MNIST数据做一个是否为大数字（大于6）、是否为奇数的多标签分类。from sklearn.neighbors import KNeighborsClass
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2024-10-18 19:21:50
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目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERT
BERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]
BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]
BERT详解(4)—fine-tuning
BERT(5)—实战[BERT+CNN文本分类]
1. 生成预训练数据对应create_pretraining_data.py文件，从该文件的main(_)函数讲起def main(_):
tf.lo
文章目录前言简介模型、优化器与损失函数选择神经网络的整体结构优化器选择损失函数选择需要导入的包和说明第一部分：搭建整体结构step1: 定义DataSet，加载数据step2:装载dataloader，定义批处理函数step3:生成层--预训练模块，测试word embeddingstep4:生成层--BiLSTM和全连接层，测试forward问题1：使用Cross Entropy Loss到底
Bert模型做多标签文本分类参考链接BERT模型的详细介绍图解BERT模型：从零开始构建BERT(强推)李宏毅2021春机器学习课程我们现在来说，怎么把Bert应用到多标签文本分类的问题上。注意，本文的重点是Bert的应用，对多标签文本分类的介绍并不全面单标签文本分类对应单标签文本分类来说，例如二元的文本分类，我们首先用一层或多层LSTM提取文本序列特征，然后接一个dropout层防止过拟合，最后
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2024-01-30 06:03:36
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当前的文本分类任务需要利用众多标注数据，标注成本是昂贵的。而半监督文本分类虽然减少了对标注数据的依赖，但还是需要领域专家手动进行标注，特别是在类别数目很大的情况下。试想一下，我们人类是如何对新闻文本进行分类的？其实，我们不要任何标注样本，只需要利用和分类类别相关的少数词汇就可以啦，这些词汇也就是我们常说的关键词。BUT！我们之前获取分类关键词的方式，大多还是需要靠人工标注数据、或者人工积累关键词表
分享来自 用于多标签Tweets分类的微调Bert模型为了解决数据不平衡问题，本文 采用自适应的方式为类赋这里不涉及到多的代码 这里我会带着大家 我们一起 解读论文里的东西，会有些不全 有些细节不到位欢迎在评论区指出 说到底直接开始进入正题：相关工作：  
（作者：陈玓玏）一直以来，我自己处理文本分类都是用的正则，但正则需要经常去维护，短信模板如果更新了，就需要考虑把新模板加到正则表达式中。这样其实挺费神的，虽然我们可以使用pyltp对文本做一些机构名/人名的替换，然后将文本去重，清洗出相对好提取正则的模板，但分类和消息来源多了之后，需要处理，测试的模板量还是很大的，所以就想，能不能把已经用正则进行分类的文本，以及正则判别出的分类做label，然后用
一、下载数据集 train文件夹中有62个文件夹，每个文件夹中是一类标志，每个文件夹的数量不一，有多又少，所以存在样本不均衡问题。二、样本标签转换打开train_label文件夹，发现有62类标签，对于62个类别，如果用标量表示会引入很大的数量等级差距，所以考虑采用独热编码对类别标签编码成向量形式。1.数据预处理：利用python sklearn 将类别数据转换成one-hot数据import p
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2024-02-22 11:19:42
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由于公司业务需要，app需要上国内的应用市场和google应用市场，同一个项目，只是有部分功能有区别，比如支付。大陆版用微信，支付宝。而国际版用FirstData 由于大部分功能都是相同，只有部分功能不同，引用的sdk不同。这时候就可以利用productFlavors来把不同的功能分出来，打包成不同的应用 好处是不用弄两个分支来维护，而且资源文件，引用的sdk都可以区分开构建 例： 1.打开app
文本分类是指对形如文章，新闻，舆情，评论，用户输入的词条等自然语言文本数据，根据某个业务维度进行自动归类的技术。
原创
2024-10-30 22:31:47
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