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...
编码标签:我们使用来自sklearn的MultiLabelBinarizer()类。这用于将标签转换为二进制格式——每个唯一的标签都有一个位置——在标签对应的位置上的1表示有标签,0表示没有标签。我们只有10个标签,所以我们有一个长度为10的标签向量。 from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer mlb = MultiLabelBinarizer(...
https://nbviewer.jupyter.org/github/kaushaltrivedi/bert-toxic-comments-multilabel/blob/master/toxic-bert-multilabel-classification.ipynb https://github.com/kaushaltrivedi/bert-toxic-comments-multilabel/blob/master/toxic-bert-multilabel-classification.ipynb 原始BERT论文: https://arxiv.org/pdf/1810.04805 ...
https://github.com/javaidnabi31/Multi-Label-Text-classification-Using-BERT/blob/master/multi-label-classification-bert.ipynb Kaggle提交分数: 只需运行2个时代,就可以获得非常好的效果。这是迁移学习的力量:使用预先训练的模型,该模型已经在大型数据集上进行了训练,然后针对特定任务进行微调。 https://www.kagg...
[1] BERT for Sequence-to-Sequence Multi-Label Text Classification [2] SGM模型讲解,参考博客:【多标签文本分类】SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification [3] Bert模型讲解,参考博客:【文本分类】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformer...
data=pd.read_csv('classification_dataset.csv') 划分数据集:将数据集划分为训练集、验证集和测试集(这里仅展示训练集和验证集划分)。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 train_data,val_data=train_test_split(data,test_size=0.2,random_state=42,stratify=data['label']) ...
classifier_multi_label:multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-lab陆豪**战神 上传490KB 文件格式 zip text-classification tensorflow multi-label-classification albert bert 简介 1、本项目是在tensorflow版本1.14.0的基础上做的训练和测试。 2、本项目为中文的多标签...
(y)) # 先把最简的 label存储起来 # encode_plus会输出一个字典,分别为'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask'对应的编码 # 根据参数会短则补齐,长则切断 encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=title, max_length=maxlen, padding='max_length', truncation=True) # 把每一个句子的...
v1.pt".replace( "/", "_" ) text_column = "Tweet text" label_column = "text_label"...
(self, x, segment_label): x = self.bert(x, segment_label) return self.next_sentence(x), self.mask_lm(x) class NextSentencePrediction(nn.Module): """ 2-class classification model : is_next, is_not_next """ def __init__(self, hidden): """ :param hidden: BERT model output ...