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...
text_col 是指训练集、验证集和测试集里面,文本所在那一列的表头名称。 multi_gpu 是指要不要使用多 GPU 并行运算。这里前面代码已经自动获取了取值,你不需要修改它。 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...
Keras==2.2.4 matplotlib==3.4.0 pandas==1.2.3 pydot==1.4.1 tensorflow==1.14.0 tqdm==4.61.2 预训练模型 RoFormer-Sim,又称SimBERTv2,是SimBERT模型的升级版。 https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer-sim 基于UniLM思想、融检索与生成于一体的BERT模型。 权重下载:https://github.com/ZhuiyiTechnol...
This repository is my research project, and it is also a study of TensorFlow, Deep Learning (Fasttext, CNN, LSTM, etc.). The main objective of the project is to solve the multi-label text classification problem based on Deep Neural Networks. Thus, the format of the data label is like ...
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: ...
class QTagDataModule (pl.LightningDataModule): def _init__(self,x_tr,y_tr,x_val,y_val,x_test,y_test,tokenizer, batch_size=16,max_token_len=200): super().__init__() self.tr_text = x_tr self.tr_label = y_tr self.val_text = x_val self.val_label = y_val self.test_tex...
基于keras实现多标签分类(multi-label classification) 首先讨论多标签分类数据集(以及如何快速构建自己的数据集)。 之后简要讨论SmallerVGGNet,我们将实现的Keras神经网络架构,并用于多标签分类。 然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的多标签分类数据集对其进行训练。
https://towardsdatascience.com/building-a-multi-label-text-classifier-using-bert-and-tensorflow-f188e0ecdc5d 对于天气特征, 如果是多分类(multiclass), 天气可能是 晴天 阴天 雨雪 等之一, 天气预报只负责较粗略的特征。 对于详细的天气特征, 例如 有没有太阳、 有没有云、 有没有月亮, 则可以是其中之一...
models.ImageClassificationMultilabelpublic final class ImageClassificationMultilabel extends AutoMLVerticalImage Classification Multilabel. Multi-label image classification is used when an image could have one or more labels from a set of labels - e.g. an image could be labeled with both 'cat'...
For more detail, we can see that Text 1 labels Sport and Pop Culture, while Text 2 labels Pop Culture and Nature. This shows that each label was mutually exclusive, and Multilabel Classification can have prediction output as none of the labels or all the labels simultaneously. ...