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BERT_Classifier:基于BERT的文本分类（涉及ALBERT、Keras_BERT等）

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简介：
本文介绍了一种名为BERT_Classifier的模型，该模型利用了BERT及其变体（如ALBERT）进行高效的文本分类任务，并借助Keras框架实现。 1. run_cnews_classifier.py：使用原生BERT实现的文本分类。 2. run_tnews_classifier.py：基于keras_bert库进行文本分类。 3. run_lcqmc_similarity.py：利用bert4keras库计算文本相似度。 4. run_kashgari_classifier.py：采用kashgari库完成的文本分类任务。 5. run_ChineseDailyNerCorpus.py：结合使用kashgari和BERT或ALBERT进行命名实体识别（NER）。 6. Bert_Train.py：基于BERT训练模型，并将其保存为pb格式文件。 7. Bert_Predict.py：通过requests调用tf serving中的BERT模型来进行预测。 8. fastbert.py：利用fastbert库实现文本分类。

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  • BERT_Classifier:基于BERT的文本分类（涉及ALBERT、Keras_BERT等）
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    本文介绍了一种名为BERT_Classifier的模型，该模型利用了BERT及其变体（如ALBERT）进行高效的文本分类任务，并借助Keras框架实现。 1. run_cnews_classifier.py：使用原生BERT实现的文本分类。 2. run_tnews_classifier.py：基于keras_bert库进行文本分类。 3. run_lcqmc_similarity.py：利用bert4keras库计算文本相似度。 4. run_kashgari_classifier.py：采用kashgari库完成的文本分类任务。 5. run_ChineseDailyNerCorpus.py：结合使用kashgari和BERT或ALBERT进行命名实体识别（NER）。 6. Bert_Train.py：基于BERT训练模型，并将其保存为pb格式文件。 7. Bert_Predict.py：通过requests调用tf serving中的BERT模型来进行预测。 8. fastbert.py：利用fastbert库实现文本分类。
     
  • 基于ALBERT-Chinese-Small的文本分类（BERT应用）.rar
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    本资源为一个基于ALBERT-Chinese-小模型实现的中文文本分类项目文件，采用类似BERT的技术框架进行优化与应用。 bert下albert_chinese_small实现文本分类.rar
     
  • 基于Bert的文本情感分类
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    本研究采用BERT模型进行文本情感分类，通过优化预训练模型参数及调整微调策略，显著提升了多种数据集上的分类准确率。 这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，所用的模型为BERT-base基础版本模型。
     
  • 基于BERT的文本分类实现.rar
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    本资源分享了一个基于BERT模型进行文本分类的具体实践项目，包括详细的代码和实验结果分析。适合自然语言处理领域研究者和技术爱好者参考学习。 将训练集、测试集、验证集及标签集放置于THUCNews/data文件夹下即可。数据格式为每行包含一个句子及其对应的标签，并使用\t进行分隔。项目中已包含了BERT的预训练模型，详细信息请参阅相关博客文章。
     
  • BERT文本分类-BERT文本分类-BERT文本分类-BERT文本分类 考虑到重复信息的问题，可以进一步简化为： 重写后的标题：BERT文本分类
    优质
    简介：本项目聚焦于利用BERT模型进行高效准确的文本分类研究与应用。通过深度学习技术优化自然语言处理任务。 文本分类任务可以使用BERT模型来完成。这种方法在处理自然语言理解问题上表现优异。通过预训练的BERT模型，我们可以有效地进行各种文本分类工作。
     
  • 基于Keras-BERT的Bert文本分类（训练、保存、加载及单文本预测）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Keras和BERT进行文本分类的完整解决方案，涵盖模型训练、保存与加载流程以及对单一文本数据点的实时预测功能。 Bert文本分类项目使用keras-bert库进行训练、保存、加载以及单个文本的预测功能实现。这是我在大二期间完成的一份基于Python的课程设计作业。
     
  • 基于Python-BERT的中文文本分类实践
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    本实践探讨了运用Python和BERT技术进行高效准确的中文文本分类方法，结合深度学习模型，提供了一个实用案例分析。 在实验中对中文34个主题进行实践（包括：时政、娱乐、体育等），需要在run_classifier.py代码的预处理环节加入NewsProcessor模块，并对其进行类似于MrpcProcessor的重写，同时要适当修改以适应中文编码的需求。
     
  • 基于BERT的情感文本分类源码
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    本项目提供了一个基于BERT模型的情感分析代码库，用于对各类文本进行情感分类。通过深度学习技术，有效提升情感识别准确率。 使用BERT进行文本情感分类的源码可以提供一个高效的方法来分析和理解文本中的情绪倾向。这种方法利用了预训练语言模型的强大功能，能够准确地捕捉到不同表达方式背后的情感色彩。通过微调BERT模型，我们可以针对特定任务优化其性能，使其在实际应用中更加有效。
     
  • Sentiment_Analysis_Albert: 情感分析、文本分类、ALBERT、TextCNN...
    优质
    Sentiment_Analysis_Albert项目结合了ALBERT与TextCNN模型进行情感分析和文本分类任务。通过优化算法，显著提升了对中文语料库的情感识别准确度。 本项目基于TensorFlow版本1.14.0进行训练和测试。该项目旨在对中文文本进行情感分析，属于多分类任务，共包含三个标签：1（正面）、0（中性）和-1（负面）。 准备数据时，请确保格式为sentiment_analysis_albert/data/sa_test.csv。 参数设置可参考hyperparameters.py文件，并直接在其中修改数值以适应需求。 训练模型时运行python train.py，进行推理则使用python predict.py。