我们将problem_type设置为“multi_label_classification”,因为这将确保使用适当的损失函数(即BCEWithLogitsLoss)。我们还确保输出层有len(labels)个输出神经元,并设置id2label和label2id映射。 from transformers import AutoModelForSequenceClassification model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-bas...
BertForMultiLabelSequenceClassification((bert): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(28996, 768) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (token_type_embeddings): Embedding(2, 768) (LayerNorm): FusedLayerNorm(torch.Size([768]), eps=1e-12, elementwise_affine...
DATA_PATH=Path('demo-multi-label-classification-bert/sample/data/')LABEL_PATH=Path('demo-multi-label-classification-bert/sample/labels/')BERT_PRETRAINED_MODEL="bert-base-uncased"args["do_lower_case"]=Trueargs["train_batch_size"]=16args["learning_rate"]=6e-5args["max_seq_length"]=512args...
multi_label说明了咱们要进行的是多标签分类任务。 读取后的数据,存在了databunch中。模型可以直接使用。 我们指定模型效果测量标准。 metrics = [{'name': 'accuracy', 'function': accuracy_multilabel}] 因为是多标签分类,所以我们用的是准确率衡量指标是accuracy_multilabel。 我们把当前的参数设置,存入到日志记...
super(BertForMultiLabelSequenceClassification, self).__init__(config) self.num_labels = num_labels self.bert = BertModel(config) self.dropout = torch.nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob) self.classifier = torch.nn.Linear(config.hidden_size, num_labels) ...
先来解释一下,什么叫做多标签(multi-label)文本分类问题。 这里咱们结合一个 Kaggle 上的竞赛实例。 竞赛的名字叫做:恶毒评论分类挑战(Toxic Comment Classification Challenge),链接在这里。 这个竞赛的数据,取自真实的网络评论。 除了序号和原始文本以外,每行数据都包含了6个维度的标注,分别是: ...
先来解释一下,什么叫做多标签(multi-label)文本分类问题。 这里咱们结合一个 Kaggle 上的竞赛实例。 竞赛的名字叫做:恶毒评论分类挑战(Toxic Comment Classification Challenge),链接在这里。 这个竞赛的数据,取自真实的网络评论。 除了序号和原始文本以外,每行数据都包含了6个维度的标注,分别是: ...
先来解释一下,什么叫做多标签(multi-label)文本分类问题。 这里咱们结合一个 Kaggle 上的竞赛实例。 竞赛的名字叫做:恶毒评论分类挑战(Toxic Comment Classification Challenge),链接在这里。 这个竞赛的数据,取自真实的网络评论。 除了序号和原始文本以外,每行数据都包含了6个维度的标注,分别是: ...
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...
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...