你可以在GitHub里找到这个数据集,所以我们可以直接把它导入到pandas dataframe里。 1df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) 可以直接用df.head() 查看dataframe的前五行,看看数据集长啥样。 1df.hea...
单句任务:这类任务主要关注单个句子的语言特性。例如,CoLA(语言可接受性任务)和SST-2(句子情感分类任务)就是典型的单句任务。 相似性和释义任务:这类任务要求评估两个文本之间的相似度或释义关系。MRPC(微软研究段落相关性任务)、STS-B(语义文本相似性基准任务)和QQP(Quora问题对任务)都属于这一类别。 自然语言推...
对于与COVID-19相关的数据集,在预训练完成20万步步长之后,下游性能有了明显的改进。SST-2这个唯一的非推特数据集,其性能改进则要慢得多,在预训练完成20万步步长之后,性能才开始改善。 即便相同的模型在同一数据集上运行时,也会在一定程度上观察到在性能上的差异。这个差异与数据集有关,但它在整个预训练过程中...
对于与COVID-19相关的数据集,在预训练完成20万步步长之后,下游性能有了明显的改进。SST-2这个唯一的非推特数据集,其性能改进则要慢得多,在预训练完成20万步步长之后,性能才开始改善。 即便相同的模型在同一数据集上运行时,也会在一定程度上观察到在性能上的...
现在,借助SST2影评数据集,我们需要创建一个自动对英文句子进行分类的模型。 如果判断是肯定的、正面的,就标注1;如果判断是否定的、负面的,就标注0。 大致的逻辑是这样的: 输入一句话,经过电影评论句子分类器,输出积极或消极的结果。 这个模...
3d9fca2·Feb 17, 2022 History History 基于BERT实现简单的情感分类任务 项目链接: https://github.com/yyxx1997/pytorch/tree/master/bert-sst2 任务简介 情感分类是指根据文本所表达的含义和情感信息将文本划分成褒扬的或贬义的两种或几种类型,是对文本作者倾向性和观点、态度的划分,因此有时也称倾向性分析(opi...
本示例中使用的数据集是SST2,其中包含影评及相应标签(积极为1,消极为0)。 数据集: https://nlp.stanford.edu/sentiment/index.html 模型:句子情感分类 我们的目标是创建一个模型,该模型以句子为输入(就如上述数据集中的评论),输出为1(句子带有积极情感)或者0(句子带有消极情感)。如下图所示: ...
数据集:SST2 本文示例中使用的数据集为「SST2」,该数据集收集了一些影评中的句子,每个句子都有标注,好评被标注为 1,差评标注为 0。 模型:句子情感分类 我们的目标是创建一个分类器,它的输入是一句话(即类似于数据集中的句子),并输出一个 1(表示这句话体现出了积极的情感)或是 0(表示这句话体现出了消极的...
1. SST-2 Socher等人[30]提出的斯坦福情感树库(Stanford Sentiment Treebank)是一种单句二分类任务,包括从电影评论中提取的句子以及带有其情绪的人类标注。 2. CoLA Warstadt等人[31]提出的语言可接受性语料库(Corpus of Linguistic Acceptability)也是一个单句二分类任务,目标是预测英语句子在语言上是否“可以接受”...
df=pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv',delimiter='\t',header=None)df.head() 导入预训练模型(译者注:如果在线下载模型慢的,可以去HugginFace官网下载,当然也可以找我要): ...