使用 PyTorch-Transformers 的 BERT 中文文本分类代码实现-ITADN社区

使用 PyTorch-Transformers 的 BERT 中文文本分类代码实现

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这段简介描述了一个基于PyTorch-Transformers库进行BERT模型中文文本分类的具体代码实现。通过该实现，可以高效地处理和分析中文文本数据，适用于多种自然语言处理任务。基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码使用了 THUCNews 数据集中的20万条新闻标题进行训练、验证和测试。这20万条数据涵盖了10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐，每个类别的数量为2万条。这些数据被分为三部分： - 训练集包含18万新闻标题，每种类别有18,000条； - 验证集包括1万个新闻标题，每种类别含1,000条； - 测试集也由同样数量的1万个新闻标题组成，每个类别的数据量为1,000。

BERT与ERNIE在中文文本分类中的应用-Pytorch实现

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本文介绍了如何使用Pytorch框架实现BERT和ERNIE模型在中文文本分类任务上的应用，并分享了实验结果。 Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch是一个用于中文文本分类的项目，使用了BERT和ERNIE模型，并基于PyTorch框架开发，开箱即用。该项目包括对所使用的模型介绍以及数据流动过程的描述（这部分内容尚未完成，完成后会更新至相关文档中）。由于近期工作繁忙且类似资料较多，作者暂时没有时间进行详细撰写。项目运行所需的硬件配置为一块2080Ti显卡，并在30分钟内完成了训练。环境要求如下： - Python 3.7 - PyTorch 1.1 - Tqdm、sklearn和TensorboardX等库预训练代码已上传至GitHub，无需使用pytorch_pretrained_bert库。中文数据集是从新闻标题中抽取了20万条记录组成，每条文本长度在20到30个字符之间，并被分为10个类别（财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐），每个类包含2万条目。数据集是以字为单位输入模型的。数据集划分情况如下： - 训练集：共18万样本 - 验证集：共1万样本 - 测试集：共1万样本若需使用自己的数据进行训练，可以参考该文档并根据自身需求调整相关代码。

基于PyTorch和BERT的Python中文文本分类代码.zip

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本资源提供了一个使用Python编写的基于PyTorch框架和预训练模型BERT实现的中文文本分类项目，适合自然语言处理领域研究与应用。 Python基于PyTorch和BERT的中文文本分类源码.zip

BERT-Chinese-文本分类-Pytorch-master.zip

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该代码库包含了一个基于PyTorch框架实现的中文文本分类模型，使用了预训练模型BERT-Chinese进行微调，适用于多种自然语言处理任务。这段文字描述了一个完整的BERT模型源代码示例，该代码已经进行了详细的中文注释和简化处理，并以文本分类任务为例提供了一个可以直接使用的demo。只需稍作修改即可应用于其他相关任务中。

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

在Pytorch中使用Bert和MLP进行文本情感分类

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本文介绍了如何利用Pytorch框架结合BERT模型与多层感知器(MLP)实现高效的文本情感分类方法，为自然语言处理任务提供了新思路。在Pyrotch上实现情感分类模型时，该模型包括一个BERT 模型以及一个用于分类的多层感知器（MLP），两者之间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，并使用了HuggingFace提供的bert_base_uncased模型进行预训练。此外，在代码中还包含了基于预训练BERT模型的情感分类任务微调过程，包括在训练集上的训练和测试集上的性能评估。情感分类的大致流程如下：首先将句子中的每个单词对应的词向量输入到BERT模型中以获得该句的向量表示；然后通过dropout层处理得到的句向量，并将其传递给分类器进行二元分类预测。

使用 PyTorch 进行文本分类实现

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本项目采用PyTorch框架实现文本分类任务，通过深度学习模型对大量文本数据进行训练，以达到准确分类的目的。文本分类的标准代码使用Pytorch实现的数据集包括IMDB、SST和Trec。模型方面则涵盖了FastText、BasicCNN（KimCNN, MultiLayerCNN, Multi-perspective CNN）、InceptionCNN、LSTM（BILSTM, StackLSTM）、带注意力机制的LSTM（Self Attention / Quantum Attention）、结合了CNN与RNN的混合模型（RCNN, C-LSTM），以及Transformer和Attention is all you need等。此外还有ConS2S、Capsule及量子启发式神经网络等多种模型。

基于PyTorch的Python BERT多标签文本分类实现

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本项目采用PyTorch框架实现了基于BERT模型的多标签文本分类系统，适用于处理复杂文本数据，自动标注多个相关类别。此仓库包含一个预训练的BERT模型在PyTorch中的实现，用于多标签文本分类。

基于PyTorch和BERT的中文文本分类系统源码.zip

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本资源提供了一个使用Python编程语言及PyTorch框架，并结合预训练模型BERT实现的高效中文文本分类系统的完整源代码。该系统适用于自然语言处理领域的相关研究与应用开发，尤其在自动化文本分析和信息检索方面展现出卓越性能。下载后可直接运行测试或进行二次开发。 ## 项目简介本项目旨在基于PyTorch和BERT模型开发一个高效的中文文本分类系统。通过利用先进的自然语言处理技术和深度学习算法，实现对中文文本数据的自动分类，适用于社交媒体分析、新闻报道分类、评论情感分析等多种场景。 ## 项目的主要特性和功能 ### 主要特性 - 先进的模型支持：使用BERT模型进行文本分类，支持二分类和多分类任务。 - 灵活的模型实现：除了采用HuggingFace提供的BertForSequenceClassification之外，还手动实现了BertModel + FC层，方便用户自定义模型结构。 - 多种模型实验：包括BERT+FC、BERT最后四层concat+maxpooling以及BERT+CNN等多种模型实验，提供多样化的选择。 - 数据集支持：使用苏神的中文评论情感二分类数据集，并且支持用户导入自定义的数据集。

Bert文本分类项目实战（使用Keras-Bert）- 源代码和数据集.zip

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本资源提供了一个基于Keras-Bert库进行BERT文本分类项目的完整实践方案，包括源代码及所需的数据集。本资源主要基于bert（keras）实现文本分类，适合初学者学习使用。数据集包括电商真实商品评论数据，包含训练集data_train、测试集data_test 以及经过预处理的训练集clean_data_train 和中文停用词表stopwords.txt。这些数据可以用于模型训练和测试，并且详细的数据介绍可以在文档中找到。源代码部分： - word2vec_analysis.py 文件使用Word2Vec生成词向量，通过计算平均值得到句向量，然后构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 - bert_model.py 文件基于keras-bert库构建Bert模型对文本数据进行分类。

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