文本分类作为自然语言处理中最基本的一大任务，应用面特别广，有“万物皆可分”之说，可见其重要性。本文基于PyTorch实现多个模型对中文文本进行分类、比较任务，分别为在序列维度上取平均得到句子表示的简单AVG基线模型、使用[2,3,4]kernel size后concate的CNN模型、双向LSTM模型及BERT模型。 项目代码：代码地址 BERT中文预训练模型：百度网盘链接，提取码：mpzx数据集
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2023-12-29 17:10:28
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引言因为学习需要用到文本分析相关模型，就根据一个github库中的代码尝试实现文本分类的过程，在注释中添加学习笔记，若有错误请指正。 项目结构 其中runFastText为主函数，train_eval是训练函数，utils_fastTextTest是数据处理函数，名字与原github中有差别，代码大部分都相同。utils_fastTextTest.py# coding: UTF-8
import
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2023-07-06 08:11:29
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文章目录生成训练数据构建TextRNN开始训练构建训练数据集训练三件套：模型，loss，优化器开始训练完整代码 生成训练数据这里使用随机数生成训练数据，大家在自己写的时候只需要替换这里就OK了：def get_total_train_data(word_embedding_size, class_count):
"""得到全部的训练数据，这里需要替换成自己的数据"""
impor
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2024-03-07 17:12:23
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文本分类系列(1):TextCNN及其pytorch实现文本分类系列(2):TextRNN及其pytorch实现TextRNN尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN有个最大问题是固定 filter_size 的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面 filter_size 的超参调节也很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RN
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2023-11-30 18:44:07
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本文从数据集到最终模型训练过程详细讲解RNN，教程来自于作者Sean Robertson写的教程，我根据原始文档，一步一步跑通了代码，下面是我的学习笔记。任务描述从机器学习的角度来说，这是个分类任务。具体来说，我们将从18种语言的原始语言中训练几千个名字，并根据测试集的名字来预测这个名字来自哪一种语言。数据集下载地址：https://download.pytorch.org/tutorial/da
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2023-09-19 06:17:53
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网上多是Bert中文文本分类居多，之前找了很久才找到一篇参考文章，深知对于小白而言借鉴别人的代码训练模型重点在输入输出及改动参数，在这里说一下我借鉴别人的代码跑出自己的数据集的过程。 参考的作者是：https://www.bilibili.com/v
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2023-09-11 22:31:20
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TextCNN源于2014年一篇NLP领域的论文：《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1408.5882 TextCNN应该算是CNN应用于文本分类最经典的模型。 下面这幅图源于论文，通过这幅图其实就能知道TextCNN的核心思想了。 这里采取不同
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2023-11-13 11:56:20
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-11 20:58:48
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本文将会介绍如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。 使用CNN实现中文文本分类的基本思路：文本预处理将字（或token）进行汇总，形成字典文件，可保留前n个字文字转数字，不在字典文件中用表示对文本进行阶段与填充，填充用，将文本向量长度统一建立Embedding层建立CNN模型训练模型，调整参数得到最优表现的模型，获取模型评估指标保存模型，并在新样本上进行预测 我们以搜狗小
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2023-10-26 21:32:21
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# 文本分类与PyTorch
## 引言
文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务，它涉及将文本数据划分到不同的预定义类别中。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，可以帮助我们构建文本分类模型。本文将介绍文本分类的基本概念，并演示如何使用PyTorch构建一个简单的文本分类模型。
## 文本分类的基本概念
文本分类是一种监督学习任务，其目标是根据文本的内容将其分
原创
2024-03-09 06:44:26
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# PyTorch文本分类简介
## 1. 引言
文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它是将给定的一段文本自动分类到不同的预定义类别中。例如，将电影评论分类为正面或负面，将新闻文章分类为体育、政治或娱乐等。在本文中，我们将介绍使用PyTorch进行文本分类的基本原理和方法，并提供相应的代码示例。
## 2. 数据预处理
在进行文本分类任务之前，我们首先需要对文本数据进行预处理，包
原创
2023-08-10 04:59:20
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# PyTorch 文本分类实现教程
## 概述
在本教程中，我们将会学习如何使用PyTorch实现一个文本分类模型。文本分类是一种常见的自然语言处理（NLP）任务，其目标是根据给定的文本将其分类到预定义的类别中。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。
在这篇教程中，我们将按照以下步骤来实现文本分类：
1. 数据预处理
2. 构建模型
3.
原创
2023-09-14 08:57:30
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文章目录1. 整体思路2. 工具设置3. 超参数设置3. 数据处理4. 制作数据管道5. 构建模型6. 初始化模型参数7. 训练模型 1. 整体思路在这篇文章里，我们要试着用pytorch对文本进行分类，我来叙述下这个实例的基本思路。文本分类不像图像分类，图像读入计算机就是一个个的像素点，就已经是数值类型了，但是文本不同，文本是一个个的文字组成起来的，但是神经网络中能够接受训练的是一个个的数字，
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2023-09-03 16:26:17
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Bert文本分类流程化使用这章节主要介绍huggingface关于bert的流程化使用，主要针对run_glue.py文件进行讲解。 这个文件中包括5个模型的使用，bert,xlnet,xlm,roberta,distilbertMODEL_CLASSES = {
'bert': (BertConfig, BertForSequenceClassification, BertTokeniz
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2024-06-27 20:53:50
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目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1. 搭建模型2. 初始化模型3. 定义训练与评估函数四、训练模型1. 拆分数据集并运行模型2. 测试指定数据 一、课题背景和开发环境?第N2周：中文文本分类-Pytorch实现?Python 3.8.12pytorch==1.8.1+cu111torchtext==0.9.1port
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2023-09-05 15:33:25
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最近项目组让我做一个文本分类的小任务，我一直习惯了做NLP的各种任务都起手用BERT看效果，这次数据质量较高，虽然label有点多，但F1还是达到了0.9以上。 之前对BERT的预训练过程做过详细解释，文章中的
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2024-01-12 23:37:09
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使用textCNN进行文本分类介绍论文的主要参数和意义图中，句子的长度是7，每个字的维度是5，我们可以通过nn.Embedding(vocab_num, 5)可以构建；其次图中第二部分一共有6个矩阵，主要是分为3个块（卷积核），在代码中可构建一个类来表示；然后，得到卷积后的结果；接着通过最大池化层输出最大值；最后，进行拼接，进行分类。（下文会介绍具体变化过程）读取数据和构建数据迭代器读取数据数据保
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2024-05-12 18:29:18
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文本分类（情感分析）中文数据集汇总这段时间在公司NLP组里实习，相应的开始学习了一些NLP的知识，并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集，本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集，且听下回分解。1.THUCNews数据集：THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。我们在原始
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2023-11-05 08:13:04
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声明：关于文章：内容：使用bert进行新闻文本分类，
目的：熟悉预训练模型的使用过程以及数据处理，和模型的各个接口，输入输出，做到对bert的简单使用
环境：windows，pytorch，transformer，sklearn这些库都需要自行下载，
另外，文章字不多，所有解释都在代码的注释中，基本每一行都有注释，我也手撕过bert、transformer代码，有时间或者有用的话也写出来分享给大家
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2024-01-12 23:43:51
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前言在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。ADGRCNN网络有以下元素构成：A：Self-Attention（自注意力）；D：Dilated Convolution（空洞卷积）；G：Gated Linear Units（门控线性单元
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2023-10-16 13:24:23
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