步骤4:定义Bert模型 由于这里是文本分类任务,所以直接使用BertForSequenceClassification完成加载即可,这里需要制定对应的类别数量。 fromtransformersimportBertForSequenceClassification,AdamW,get_linear_schedule_with_warmup model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese',num_labels=...
代码仍然在kaggle公开:https://www.kaggle.com/code/leekemperor/pretrain-word-embedding-in-text-classification?scriptVersionId=98573268 首先,导入相关的库 import os import torch import re import copy import torch.nn as nn from torch.nn import Embedding from pathlib import Path import numpy as np imp...
扩增库:EDA EDA是Easy Data Augmentation的缩写,原始提出于论文EDA: Easy Data Augmentation techniques for boosting performance on text classification tasks. EDA库实现了同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除等操作,使用起来非常简单。 英文版:https://github.com/jasonwei20/eda_nlp 中文版:https://github....
首先,需要获取可以处理的文本数据。这可以通过公开数据集(如Kaggle、UCI ML等)获取。 2. 数据预处理 预处理是文本分析中非常重要的一步,通常包括以下几个操作:去除标点、转小写、分词等。使用Python的nltk库可以简化很多操作。 importnltkimportstring# 下载停用词列表nltk.download('stopwords')fromnltk.corpusimportst...
【经典、陈旧】Netflix Challenge:第一个主要的 Kaggle 挑战赛数据集,但由于隐私问题,只有非正式的数据集提供。 地址:http://www.netflixprize.com/ 【有用、学术、经典】MovieLens:多种大小的电影评论数据,通常用于基线协同过滤。 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ ...
有意思的是UCI ML药物审查数据集还可用于多类分类,如《Using Deep Learning for End Multiclass Text Classification》中所发表的,也可以尝试通过各种文本和数字特征来使用该数据集以解决多类文本分类问题。 如果有人想要亲身体验NLP,那么这个小型数据集就是一个不错的选择。
Text Classification: Back-translation回译,保持语义,利用机器翻译系统进行多语言互译,增加句子多样性。 Text Classification: Word replacing with TF-IDF ,回译可以保证全局语义不变,但无法控制某个词的保留。对于主题分类任务,某些关键词在确定主题时具有更重要的信息。所以采用新的增强方法:用较低的TF-IDF分数替换无...
Kaggle是一个资料科学家以及机器学习爱好者互相切磋的数据建模和数据分析竞赛平台。 本文提到的 Kaggle 竞赛是WSDM - Fake News Classification。 此竞赛的目的在于想办法自动找出假新闻以节省人工检查的成本。资料集则是由中国的手机新闻应用:今日头条的母公司字节跳动所提出的。(知名的抖音也是由该公司的产品) ...
有意思的是UCI ML药物审查数据集还可用于多类分类,如《Using Deep Learning for End Multiclass Text Classification》中所发表的,也可以尝试通过各种文本和数字特征来使用该数据集以解决多类文本分类问题。 如果有人想要亲身体验NLP,那么这个小型数据集就是一个不错的选择。 4.Yelp评论数据集 Yelp本是美国著名商户...
# Uncomment and run this cell if you're on Colab or Kaggle !git clone https://github.com/nlp-with-transformers/notebooks.git %cd notebooks from install import * install_requirements(is_chapter2=True) 导入可能用到的包 from utils import * ...