一类是以下游任务为核心,模型“迁就”下游任务的pretrain-finetuning范式,指的是先在大的无监督数据集上进行预训练,学习到一些通用的语法和语义特征,然后利用预训练好的模型在下游任务的特定数据集上进行fine-tuning,使模型更适应下游任务,针对于本任务则是分类任务,其特点是不需要大量的有监督下游任务数据,模型主要在...
诸如BERT等各种预训练模型目前已经广泛应用于文本分类任务,但是模型仍存在一定的局限性,即它对于输入文本的最大长度有一定的限制,除去[cls]、[sep]标签外,文本最多只能再输入510个token(下文统一把[cls]、[sep]也算作token,即512),但是现实场景中,长于512个token的文本比比皆是,那么如何实现预训练模型在这些长文...
多标签任务与多分类任务的主要区别在于模型架构层面。多标签任务需要调整模型输入输出和损失函数，以适应多标签场景。模型输入为文本，输出采用one-hot方式对标签进行表示。多标签任务的损失函数调整为更适合多标签场景的二分类交叉熵损失函数。长文本分类实现思路 长文本分类面临的主要问题是模型输入长度限制。...
参考答案: 文本分类任务是将文本划分到预定义的类别中的任务。常见的方法有基于传统机器学习算法的方法,如朴素贝叶斯、支持向量机等,以及基于深度学习算法的方法,如卷积神经网络、循环神经网络等。文本分类在自然语言处理中有广泛的应用,如情感分析、新闻分类等。 复制 纠错...
基于ERNIR3.0文本分类:CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签) 0.前言:文本分类任务介绍 文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务,文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类...