NABoE模型在文本分类任务中表现得特别好: 论文链接: Neural Attentive Bag-of-Entities Model for Text Classification Github链接:https://github.com/wikipedia2vec/wikipedia2vec/tree/master/examples/text_classification 预训练模型 #6: Rethinking Complex Neural Network Architectures for Document Classification 现在...
先看第一篇一篇获CCL 2019最佳论文奖的文章:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? https://arxiv.org/pdf/1905.05583.pdfarxiv.org/pdf/1905.05583.pdf 该文章主要探讨了如何利用微调最大化地发掘BERT在文本分类任务中的潜能:这里文本分类主要讨论的是以下三种:sentiment analysis, question classi...
该函数从语料库中删除了一组单词(如果有的话)。我们可以用nltk创建一个英语词汇的通用停用词列表(我们可以通过添加和删除单词来编辑此列表)。现在,我将在整个数据集中应用编写的函数,并将结果存储在名为“text_clean”的新列中,以便你选择使用原始的语料库,或经过预处理的文本。如果你对更深入的文本分析和预...
TextCNN 模型 Convolutional neural networks for sentence classification 2014,该方法首次将CNN 结构用于文本分类,但是该模型无法避免使用 CNN 中固定窗口的缺点,因此无法建模更长的序列信息。(该缺点已解决) TextRCNN模型 Recurrent convolutional neural networks for text classification 2015,该方法主要针对传统分类方法存...
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[1]这篇论文从四个方面对BERT(BERT base)进行不同形式的pretrain和fine-tune,并通过实验展示不同形式的pretrain和fine-tune之间的效果对比。 一、Fine-Tune策略 当我们在特定任务上fine-tune BERT的时候,往往会有多种方法利用Bert,举个例子:BERT的不同层往往代表...
1.快速文本(fast Text) 《用于高效文本分类的技巧》(Bag of Tricks for Efficient Text Classification)论文的实现(https://arxiv.org/abs/1607.01759) 使用bi-gram 或者tri-gram。 使用NCE损失,加速我们的softmax计算(不使用原始论文...
本文整理了用于文本分类的数据增强方法,来自论文《 A Survey on Data Augmentation for Text Classification》。一般情况下我们都会结合几种数据增强方法来实现更多样化的实例。 一般情况下文本有四种类型的数据增强:字符级、单词级、短语和句子级、文档级。
Universal language model fine-tuning for text classification[7] 归纳迁移学习在CV领域大放异彩,但并未广泛应用于NLP领域,NLP领域的现有方法仍然需要针对特定任务进行模型修改并从头开始训练。因此本文提出了通用语言模型微调(Universal Language Model Fine-tuning ,ULMFiT),一种可以应用于NLP中任何任务的高效率迁移学习...
(1) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (2) A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification TextCNN简介 CNN,做过图像的朋友们都知道,比如图像分类、目标检测、分割等,很多都是利用CNN提取图像的深层次图像表征,并且取得了st...
今天的教程是基于FAIR的Bag of Tricks for Efficient Text Classification[1]。也就是我们常说的fastText。 最让人欣喜的这篇论文配套提供了fasttext工具包。这个工具包代码质量非常高,论文结果一键还原,目前已经是包装地非常专业了,这是fastText官网和其github代码库,以及提供了python接口,可以直接通过pip安装。这样准确...