你完全可以举一反三,直接使用它来做多类别(multi-class)分类任务,例如三分类情感分析(正向、负向、中性)之类。 这时候,《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》一文中其他的代码,都是可以复用的。 你只需要调整一下测量指标(Evaluation Metrics)。 例如说,f1 分数专门针对二分类。你用它衡量多分类任务,...
本来,我是打算在之前 BERT 二元分类代码的基础上,实现多标签分类功能,然后把代码和教程提供给你的。 再次强调,我做的工作主要是简化(而非从头撰写)代码,使得你可以利用它学习,以及替换成你自己的数据来使用。 但是,现在正是 Tensorflow 大版本切换的过渡期。 之前分享的 BERT 二元分类原始代码采用 Tensorflow 1.X ...
本来,我是打算在之前 BERT 二元分类代码的基础上,实现多标签分类功能,然后把代码和教程提供给你的。 再次强调,我做的工作主要是简化(而非从头撰写)代码,使得你可以利用它学习,以及替换成你自己的数据来使用。 但是,现在正是 Tensorflow 大版本切换的过渡期。 之前分享的 BERT 二元分类原始代码采用 Tensorflow 1.X ...
本来,我是打算在之前 BERT 二元分类代码的基础上,实现多标签分类功能,然后把代码和教程提供给你的。 再次强调,我做的工作主要是简化(而非从头撰写)代码,使得你可以利用它学习,以及替换成你自己的数据来使用。 但是,现在正是 Tensorflow 大版本切换的过渡期。 之前分享的 BERT 二元分类原始代码采用 Tensorflow 1.X ...
例如说,f1 分数专门针对二分类。你用它衡量多分类任务,程序会无所适从。 把它删除,或者替换成 micro f 或者 macro f 分数,就好了。 本文,我们来看看其他同学提出的这个更有挑战性的问题: 老师,BERT 能否做多标签(multi-label)分类? 多标签 先来解释一下,什么叫做多标签(multi-label)文本分类问题。
多标签的问题的损失函数是什么 这里需要先了解一下softmax 与 sigmoid函数 image.png 这两个函数最重要的区别,我们观察一下: image.png 区别还是很明显的。 综上,我们可以得出以下结论: image.png pytorch中的实现 PyTorch提供了两个类来计算二分类交叉熵(Binary Cross Entropy),分别是BCELoss() 和BCEWithLogits...
Bert模型全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,主要分为两个部分:1训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分,2训练具体任务(task)的fine-tune部分。Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可以说是现今最近NLP中最重要的突破。
论文中使用的ERNIE模型也不一定在所有情境下都是最优的,百度飞桨其实也做的不成熟,目前来看使用Google最原始的BERT模型,使用Pytorch来的成熟。 因此,本篇面向零基础、弱基础的经管学生,提供一套易上手方法,使用Pytorch框架和BERT模型对该论文进行复现,同时也提供基于ERNIE模型的复现思路。
从词的基础概念、形态和词性,到词语处理技术如规范化、切分和词性还原,文章深入解析了每一个环节的技术细节和应用背景。特别关注了词在多语言环境和具体NLP任务,如文本分类和机器翻译中的应用。文章通过Python和PyTorch代码示例,展示了如何在实际应用中实施这些技术。
特别关注了词在多语言环境和具体NLP任务,如文本分类和机器翻译中的应用。文章通过Python和PyTorch代码示例,展示了如何在实际应用中实施这些技术。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业...