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Text_Classification_with_Transformers：基于Transformers的文本分类

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简介：
本项目探讨了利用Transformer模型进行高效准确的文本分类任务，展示了其在自然语言处理中的强大应用潜力。 基于Transformers的文本分类代码重构是根据最新的v2.2.2版本进行的。为了确保日后能直接复现且无兼容性问题，所有代码将被放置在本地调用环境中运行。 该重构工作强调了对transformer模型后接各种特征提取器的支持，并简化和优化原始变形金刚文本分类任务相关的代码。此外，还改进了日志记录终端输出的合理性和清晰度。 支持的型号包括：伯特、伯特·cnn、bert_lstm、伯特·格鲁、互联网 xlnet_cnn、xlnet_lstm 和 xlnet_gru 以及 阿尔伯特。数据集存放于pretrai文件夹内。

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  • Text_Classification_with_Transformers：基于Transformers的文本分类
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    本项目探讨了利用Transformer模型进行高效准确的文本分类任务，展示了其在自然语言处理中的强大应用潜力。 基于Transformers的文本分类代码重构是根据最新的v2.2.2版本进行的。为了确保日后能直接复现且无兼容性问题，所有代码将被放置在本地调用环境中运行。 该重构工作强调了对transformer模型后接各种特征提取器的支持，并简化和优化原始变形金刚文本分类任务相关的代码。此外，还改进了日志记录终端输出的合理性和清晰度。 支持的型号包括：伯特、伯特·cnn、bert_lstm、伯特·格鲁、互联网 xlnet_cnn、xlnet_lstm 和 xlnet_gru 以及 阿尔伯特。数据集存放于pretrai文件夹内。
     
  • 用于Transformers微调的文本分类任务数据集
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    本数据集专为基于Transformers的模型微调设计，涵盖各类文本分类任务，旨在提升模型在特定领域或通用场景下的分类性能。 文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，旨在自动将文本归入预定义的类别中。在这个场景下，我们有三个数据文件：train.csv、test.csv 和 dev.csv，这些文件通常用于训练、验证和测试机器学习模型，特别是深度学习模型如Transformers。 Transformers是由Google AI团队提出的先进架构，在NLP领域实现了革命性的突破。Transformer的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它能同时考虑输入序列的所有元素，并解决了传统RNN和LSTM在处理长距离依赖时的挑战。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个基于Transformers的预训练模型，由Google于2018年发布。通过Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)，BERT学习了丰富的语言表示。 对于文本分类任务，我们可以利用预训练的BERT模型进行微调。具体步骤如下： 1. 数据预处理：加载并预处理csv文件中的文本数据，包括分词、去除停用词、转换为Token ID，并添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）以适配BERT模型。 2. 创建数据加载器：使用Python的pandas库读取csv文件，并利用Hugging Face的`DataCollatorForSequenceClassification`或自定义的数据加载器将数据集组织成批次。 3. 设置模型：从Transformers库中加载预训练的BERT模型，在其上方添加一个分类头，该头输出维度与类别数量相匹配。 4. 定义损失函数和优化器：对于多分类问题，通常使用交叉熵损失函数。选择适合微调的优化器如AdamW，它对权重衰减进行了改进。 5. 训练：将预处理后的训练数据输入模型，并通过反向传播更新参数，在每个epoch结束后评估验证集（dev.csv）上的性能以避免过拟合。 6. 测试：在完成训练后，使用test.csv进行测试来评价泛化能力。 7. 模型保存与应用：如果模型在验证集中表现良好，则可以将其保存用于后续任务。实际应用中用户输入新文本时，模型将返回相应的分类结果。 通过这种方式，我们可以利用Transformer的强大功能和BERT的预训练优势提升文本分类任务的效果。这种方法已经在包括情感分析、新闻分类等众多NLP任务中取得了显著成果，并且对于中文文本可以使用Chinese BERT或其他类似模型如RoBERTa、ERNIE进行优化处理。这个数据集与方法为深入了解Transformer架构以及如何在实际问题上应用它们提供了一个很好的实践平台。
     
  • 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、T5、GPT】微调transformers进行文本分类和情感分析
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    本项目探讨了利用预训练模型BERT、T5及GPT通过微调技术应用于文本分类与情感分析任务的方法，旨在提升自然语言处理中的性能表现。 这是一个情感分类项目，涉及对emotion数据集的处理与分析，并将其分词为模型输入形式。主要步骤是加载一个文本分类预训练模型，在该数据集上进行fine-tuning操作。然后评估训练好的模型效果，包括F1、Precision和Recall等指标。 在本次任务中使用了distilbert-base-uncased这一轻量级的Distill版本BERT模型（相对于原始BERT而言）。此版本结构更简单，并且参数数量较少：原版 bert-base-uncased 参数量为 109,482,240，而 distilbert-base-uncased 的参数量仅为66,362,880。 在训练过程中，默认情况下trainer会自动开启torch的多GPU模式。`per_device_train_batch_size`用于设置每个GPU上的样本数量。为了充分利用多个GPU的性能，在配置时尽量使各GPU之间的计算能力接近，以避免最终的速度受限于最慢的那个GPU。例如，如果一个快速的GPU处理一个batch需要5秒，则应该根据实际情况调整其他设备的相关参数来优化整体训练效率。
     
  • 基于LSTM的多类别文本分类
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    本研究采用长短期记忆网络（LSTM）进行多类别文本分类，旨在提升大规模复杂文本数据处理能力与准确性。通过优化模型架构和参数调优，有效解决传统方法在高维稀疏特征空间中的性能瓶颈问题。 本段落介绍了使用Keras实现的LSTM多类文本分类方法，并由SusaN Li撰写。标题为《Multi-Class Text Classification with LSTM》。
     
  • 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CNN的中文文本分类方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的高效中文文本分类方法，通过深度学习技术自动提取特征，显著提升了分类准确率。 本资源使用Pytorch实现了一个基于CNN的中文文本分类系统，并提供了数据集预处理、统计分析以及模型训练全过程的源码。代码包含详细注释，非常适合初学者学习使用，欢迎下载参考。
     
  • 文本分类：基于搜狗开放新闻语料的文本分类研究
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    本研究采用搜狗开放的新闻语料进行文本分类的研究与实践，通过分析不同类别的文本特征，探索高效的文本分类方法。 文本分类项目介绍 这个项目是一个用于中文文本分类的Python实现，作为自然语言理解课程的家庭作业完成。在这个实验中，我使用了搜狗-文本-分类开放语料库，并采用了TF/IDF 和信息增益两种特征提取算法。 由于项目的简要性质和个人偏好，在此仅实现了两个简单的分类算法：K-Nearest-Neighbor和朴素贝叶斯分类器。在处理文本数据时，需要将句子分割成单词；为此我使用了jieba分词工具进行中文分词工作。