model.config.id2label[predicted_class_id] 'LABEL_1' 也可以对multi-label任务进行推理: import torch from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-yelp-polarity") model = BertForSequenceClassification.from_pretrain...
极端多标签文本分类寻求从一个极端大的标签集合中为给定的文本输入找到相关的标签,英文称作Extreme Multi-label Text Classification, XMTC,其实也可以叫大规模多标签文本分类(Large Scale Multi-label Text Classification, LMTC),一样的意思。 XMTC任务的特点是:标签的数量有成千上百万,特征空间也非常...
首先,进入http://huggingface.co的“数据集”选项卡 接下来,选择左侧的“multi-label-classification”标签以及“1k<10k”标签(找到一个相对较小的数据集)。 请注意,您也可以轻松加载本地数据(即csv文件,txt文件,Parquet文件,JSON,…)https://colab.research.google.com/corgiredirector?site=https%3A%2F%2Fhugging...
我们将改写BertForSequenceClassification类以使其满足多标签分类的要求。 class BertForMultiLabelSequenceClassification(PreTrainedBertModel): """BERT model for classification. This module is composed of the BERT model with a linear layer on top of the pooled output. """ def __init__(self, config, ...
生成分词器tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)# 载入模型config= AutoConfig.from_pretrained(checkpoint)config.num_labels= len(labels)config.problem_type="multi_label_classification"config.id2label= id2labelconfig.label2id= label2idmodel= AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(...
class BertForMultiLabelSequenceClassification(PreTrainedBertModel): """BERT model for classification. This module is composed of the BERT model with a linear layer on top of the pooled output. """ def __init__(self, config, num_labels=2): super(BertForMultiLabelSequenceClassification, self)...
为了实现numpy的bert模型,踩了两天的坑,一步步对比huggingface源码实现的,真的太难了～～～ 这是使用numpy实现的bert代码,分数上和huggingface有稍微的一点点区别,可能是模型太大,保存的模型参数误差累计造成的! 看下面的代码真的有利于直接了解bert模型结构,各种细节简单又到位,自己都服自己,研究这个东西～～～ ...
2. BertForMultiChoice 3. BertForTokenClassification 4. BertForQuestionAnswering 5. BERT训练与优化 6. BERT训练与优化 7. 1. Pre-Training 2. Fine-Tuning 3. 1. AdamW 2. Warmup BERT-based Models 基于BERT 的模型都写在/models/bert/modeling_bert.py里面,包括 BERT 预训练模型和 BERT 分类模型,UM...
我还会放出torch复现的代码来,大家可以看下MLM数据怎么处理的,以及多任务的损失部分是怎么来算的,当然实际主要还是用Huggingface的; 最后简单说一下BERT的一些变种模型,作为本文的结尾,扩充一下知识面。 预训练模型回顾 定义: 首先使用大量无监督语料进行语言模型的预训练(Pre-training),再使用有标注的语料进行微调(Fi...
Im working on a Multiclass Classification (Bengali Language Sentiment Analysis) on a pretrained Huggingface (BertForMaskedLM) model. When the error occured I knew I have to change the label(output) size to match the input. But do not know how. Im adding the code snippents b...