self.test_text = x_test self.test_label = y_test self.tokenizer = tokenizer self.batch_size = batch_size self.max_token_len = max_token_len def setup(self): self.train_dataset = QTagDataset(quest=self.tr_text, tags=self.tr_label,tokenizer=self.tokenizer,max_len= self.max_token_...
Multi-class Text Classification using BERT-based Active Learning.Sumanth PrabhuMoosa MohamedHemant Misra
实验证明SGM+BERT模型收敛比BERT快很多,混合模型的效果最好。 ·参考文献: [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-tra...
[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...
基于BERT的文本多标签多分类 Dataset 某新闻数据集,第一个空格分割标签和文本,多标签再用|符号分割。形如: 人生-死亡|灾害/意外-坍/垮塌|人生-失联 青岛地铁施工段坍塌致3人遇难2名失联者仍在搜救 Project ├── README.md ├── chinese_roformer-v2-char_L-12_H-768_A-12 12层bert base │ ├─...
浅层层次树 KDD-2021-Extreme Multi-label Learning for Semantic Matching in Product Search (Amazon) 问题2:长尾问题(大部分标签训练实例过少) 方法3:迁移学习(预训练) BERT KDD-2020-Taming Pretrained Transformers for Extreme Multi-label Text Classification BERT NeurIPS-2021-Fast Multi-Resolution Transformer...
Text Classification Multi-Label: 多标签文本分类 一、简介 1. 多元分类 多分类任务中一条数据只有一个标签,但这个标签可能有多种类别。比如判定某个人的性别,只能归类为"男性"、"女性"其中一个。再比如判断一个文本的情感只能归类为"正面"、"中面"或者"负面"其中一个。
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...
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...
X-BERT: eXtreme Multi-label Text Classification with BERT Wei-Cheng Chang, Hsiang-Fu Yu, Kai Zhong, Yiming Yang, Inderjit Dhillon Preprint 2019 Installation Requirements conda python=3.6 cuda=9.0 Pytorch=0.4.1 pytorch-pretrained-BERT=0.6.2 ...