文本多标签分类是自然语言处理(NLP)中常见的文本分类任务,文本多标签分类在各种现实场景中具有广泛的适用性,例如商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、电影分类、语义场景分类等。多标签数据集中样本用来自 n_classes 个可能类别的 m 个标签类别标记,其中 m 的取值在 0 到 n_classes 之间,这些类别具有不...
1、载入数据集 afqmc(Ant Financial Question Matching Corpus)数据集 2、数据预处理 在ModelScope中,数据预处理与模型强相关,因此,在指定模型以后,ModelScope框架会自动从对应的modelcard中读取配置文件中的preprocessor关键字,自动完成预处理的实例化。 3、模型训练与评估 训练 根据参数实例化trainer对象,最后,调用trai...
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基于ModelScope框架的afqmc数据集利用StructBERT预训练模型的文本相似度算法实现文本分类任务图文教程 建立在线环境 基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模地址:https://dsw-gateway-cn-hangzhou.data.aliyun.com/dsw-14046/lab/workspaces/auto-a/tree/NLP_test20221016.ipynb 打开在线Notebook—Jupyterlab 打开CPU实例通常需要...
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