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PyTorch中文文本分类训练资料.rar

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简介：
本资源为使用PyTorch进行中文文本分类任务的学习和实践材料，包含数据预处理、模型构建与训练等内容。适合自然语言处理初学者参考学习。 使用PyTorch进行中文文本分类训练需要准备相应的数据集。这通常包括收集或创建一个包含各类标签的中文文档集合，并对这些文档进行预处理以适应模型的需求。在构建这样的项目时，确保所使用的库如PyTorch已正确安装和配置是至关重要的一步。接下来，定义用于训练的数据加载器以及适当的神经网络架构来执行分类任务也是必要的步骤之一。在整个过程中，不断调整超参数并评估模型性能可以帮助提高准确性和效率。

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  • PyTorch中文文本分类训练资料.rar
    优质
    本资源为使用PyTorch进行中文文本分类任务的学习和实践材料，包含数据预处理、模型构建与训练等内容。适合自然语言处理初学者参考学习。 使用PyTorch进行中文文本分类训练需要准备相应的数据集。这通常包括收集或创建一个包含各类标签的中文文档集合，并对这些文档进行预处理以适应模型的需求。在构建这样的项目时，确保所使用的库如PyTorch已正确安装和配置是至关重要的一步。接下来，定义用于训练的数据加载器以及适当的神经网络架构来执行分类任务也是必要的步骤之一。在整个过程中，不断调整超参数并评估模型性能可以帮助提高准确性和效率。
     
  • 中文文本分类训练语料库
    优质
    本中文文本分类训练语料库包含大量标注好的文档数据，覆盖多个主题类别，旨在为自然语言处理模型提供高质量的学习资源。 文本分类语料库（复旦）训练资料非常优秀且丰富，欢迎大家下载使用。
     
  • 复旦大学中文文本分类训练语料库
    优质
    简介：复旦大学中文文本分类训练语料库是由复旦大学自然语言处理实验室开发的一个大规模中文文档分类数据集，包含多个主题类别和大量标注样本，适用于研究与开发基于深度学习的文本分类模型。 该语料库由复旦大学李荣陆提供，包含两个压缩文件：test_corpus.rar 和 train_corpus.rar。测试语料共9833篇文档；训练语料共有9804篇文档，两类资料各自分为20个相同类别。训练和测试数据按照大致1:1的比例进行划分。使用时应注明引用来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。
     
  • 文本分类训练数据集.rar
    优质
    文本分类训练数据集包含大量已标注类别的文档样本，适用于构建和优化文本自动分类系统的机器学习项目。 文本分类训练样本集主要包含新闻内容，共有近万余个已标签化的样本，可用于构建文本分类模型的训练数据。下载后需自行进行中文分词等预处理工作。
     
  • 基于PyTorch的BERT中文文本分类：预训练模型实现
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    本项目采用PyTorch框架和BERT预训练模型进行中文文本分类任务，旨在展示如何利用深度学习技术高效地处理自然语言理解问题。 PyTorch的BERT中文文本分类此存储库包含用于中文文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现。代码结构如下： 在项目的根目录中： ├── pybert │ ├── callback │ │ ├── lrscheduler.py │ │ └── trainingmonitor.py │ └── config | | └── base.py #用于存储模型参数的配置文件 └── dataset └── io
     
  • 基于PyTorch的中文文本分类模型训练：TextCNN、TextRNN、FastText和Transformer等
    优质
    本项目使用Python深度学习框架PyTorch，实现并比较了多种中文文本分类模型（包括TextCNN、TextRNN、FastText及Transformer），旨在探索不同架构在中文NLP任务中的表现。 基于Pytorch实现中文文本分类模型的训练工作涉及多种架构如TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、BiLSTM_Attention, DPCNN以及Transformer。 所需依赖环境包括： - Python 3.7版本； - Pytorch 1.1版； - tqdm库； - sklearn工具包； - tensorboardX插件； 数据集来源于THUCNews，包含20万条中文新闻标题样本。这些文本的长度在20至30字之间，并且有十个不同的类别标签，每个类别的训练实例为两万个。 具体分类包括： - 财经 - 房产 - 股票 - 教育 - 科技 - 社会 - 时政 - 体育 - 游戏 - 娱乐 若使用自定义数据集，需遵循如下规则：如果是基于字级别的模型，则按照现有格式进行调整；若是词级别的话，请先完成分词处理，并确保各词汇间以空格相隔。运行命令时可以通过指定“--word True”来启用此选项。 另外，在utils.py文件的main函数中可以提取预训练好的词向量，这一步骤对于提升模型性能非常关键。
     
  • 基于Pytorch的TextCNN中文文本分类实现（含详细训练代码）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python深度学习框架PyTorch实现的TextCNN模型，用于对中文文本进行分类。其中包括详细的预处理、模型构建及训练代码，适合自然语言处理领域的研究者和开发者深入学习和实践。 在一个NLP项目实例中，使用深度学习框架Pytorch构建了TextCNN模型，并实现了一个简易的中文文本分类系统。基于此项目的训练数据，在THUCNews数据集上进行测试后发现，训练集上的Accuracy达到了约99%，而测试集上的Accuracy则约为88.36%。
     
  • 中文文本分类训练数据（复旦大学）
    优质
    本数据集由复旦大学提供，包含大量的中文文本分类训练样本，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用发展。 本语料库由复旦大学李荣陆提供。其中包含两个压缩文件：test_corpus.rar为测试语料，共有9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共有9804篇文档。每个数据集均分为20个相同类别，并且训练和测试的数据量基本保持1:1的比例。 在使用这些资源时，请尽量注明引用来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。由于文件较大（单个压缩包约50多兆），下载时请耐心等待。
     
  • CNN训练用文本分类数据
    优质
    该数据集专为训练和评估基于CNN的文本分类模型设计，包含大量标注样本，涵盖多个类别，适用于自然语言处理研究与开发。 本节资料用于练习CNN文本分类的数据集，包含10个类别。模型采用两层神经网络结构。数据集包括测试集、训练集和验证集，并且代码讲解非常详细，是学习如何使用CNN卷积网络进行文本分类的好资源。
     
  • 中文自然语言处理中的中文分词训练资料
    优质
    本资料聚焦于中文自然语言处理中关键环节——中文分词的训练，提供详尽的理论知识与实践技巧，助力研究者和开发者提升文本分析能力。 本次提供的中文汉语语料syj_trainCorpus_utf8.txt全网免费转载需要注明出处，该语料由作者通过爬取的短文本及网络上的数据处理、合并生成。整个语料大小为264M，包含1116903条数据，数据用空格隔开，可以用来训练分词模型。