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基于UTC的多层次多标签小样本文本应用，Macro F1提升13%+

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简介：
该研究提出了一种基于通用时间坐标(UTC)的多层次多标签小样本学习方法，在文本应用中实现了Macro F1分数显著提高13%以上。 近年来，在互联网上公开的裁判文书数量不断增加，其中包含了大量的案件事实及其适用法律条文的信息。这些海量的数据为自然语言处理技术的应用提供了可能。 在现实生活中，案情往往错综复杂且涉及多个重要事实点。例如，在CAIL2019数据集中婚姻家庭领域的案例中，我们需要从复杂的描述文本中准确提取关键的案情要素信息。

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  • 基于UTC的多层次多标签小样本文本应用，Macro F1提升13%+
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    该研究提出了一种基于通用时间坐标(UTC)的多层次多标签小样本学习方法，在文本应用中实现了Macro F1分数显著提高13%以上。 近年来，在互联网上公开的裁判文书数量不断增加，其中包含了大量的案件事实及其适用法律条文的信息。这些海量的数据为自然语言处理技术的应用提供了可能。 在现实生活中，案情往往错综复杂且涉及多个重要事实点。例如，在CAIL2019数据集中婚姻家庭领域的案例中，我们需要从复杂的描述文本中准确提取关键的案情要素信息。
     
  • Macro F1 Score and Macro F1.pdf
    优质
    本文档探讨了Macro F1分数在评估分类模型性能中的应用，详细解释了其计算方法及其相对于其他评价指标的优势和局限性。 Macro F1 and Macro F1是2019年的一篇文章，详细讲解了两种宏观F1-score的计算方式。
     
  • Python-NeuralClassifier：一个高效的层次化多标签文本分类工具包
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    Python-NeuralClassifier是一款高效、灵活的层次化多标签文本分类工具包，专为处理大规模复杂数据集设计，适用于各类自然语言处理任务。 NeuralClassifier旨在快速实现分层多标签分类任务的神经模型，在现实场景中更具挑战性和普遍性。一个显著特点是它目前提供了多种文本编码器选项，包括FastText、TextCNN、TextRNN、RCNN、VDCNN、DPCNN、DRNN、AttentiveConvNet和Transformer编码器等。此外，NeuralClassifier还支持二分类及多级分类等多种文本分类场景，并且建立在PyTorch平台上。
     
  • 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。
     
  • 基于神经网络的多标签文本分类方法
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    本研究提出了一种基于神经网络的创新性多标签文本分类方法，有效提升了大规模复杂数据集中的分类准确度和效率。 此存储库是我的研究项目之一，专注于使用TensorFlow进行深度学习技术（如FastText、CNN、LSTM）的研究。该项目的主要目标是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。因此，根据此类问题的特点，数据标签格式类似于[0, 1, 0,... ,1, 1]。 项目对环境的要求包括： - Python版本：3.6 - TensorFlow版本：1.15.0 - Tensorboard版本：1.15.0 - Scikit-Learn版本：0.19.1 - PyTorch版本：1.6.2 - Gensim版本：3.8.3 - Tqdm版本：4.49.0 项目结构如下： . ├── Model │ ├── test_model.py
     
  • 多标签文本分类的研究进展
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    简介：本文综述了近年来多标签文本分类领域的研究进展，探讨了该领域的主要挑战、解决方案及未来发展方向。 文本分类作为自然语言处理中的基本任务之一，在20世纪50年代就开始了相关算法的研究。目前单标签文本分类的算法已经趋于成熟，而多标签文本分类领域仍有许多研究空间可以探索。本段落介绍了多标签文本分类的基本概念和流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练以及预测结果等环节。
     
  • TextCNN_多标签文本分类: Multi_Label_TextCNN-源码
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    本项目为基于TextCNN架构的多标签文本分类模型，适用于对长文本进行多个类别的自动标注。代码开源以供学习研究使用。 Multi_Label_TextCNN是一种用于多标签文本分类的方法。
     
  • 在微信小程序中为text文本应用多样化的字体样式
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    本文介绍了如何在微信小程序中为Text组件设置多种字体样式，帮助开发者实现更丰富的视觉效果。 这篇文章主要介绍了如何在微信小程序的text文本中实现多种字体样式。通过示例代码详细地讲解了相关操作方法，对于学习或工作具有一定参考价值。 由于微信小程序具有独特性，其wxml文件仅支持使用特定标签，如span和div等标准HTML标签是不被允许使用的。因此，在需要为文本添加不同样式的场景下，无法直接通过插入额外的html元素来实现这一目的。然而在HTML中我们可以通过包裹不同的标签并为其应用类或内联样式以达到效果。 相比之下，在微信小程序里，由于wxml文件对标签使用有限制，不能嵌套view等其他类型的组件到text之中。因此为了达成类似的效果，可以考虑添加多个独立的元素，并分别设置各自的样式属性来实现文本样式的多样化呈现。然而这样做可能会引发一些意想不到的问题。 通常情况下，在微信小程序中我们可以通过单独为某个class下的text重新定义样式以解决这些问题。
     
  • 基于小样本的多模态遥感影像高层特征融合分类
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    本研究探索在数据稀缺情况下，利用多模态遥感影像进行有效特征提取与分类的技术。通过创新算法实现不同模态数据间的深层信息融合，提高分类准确率和模型泛化能力。 在利用深度学习模型进行遥感影像地物分类研究过程中，会遇到某些类别样本数量较少的问题。此外，由于多种获取方式导致了大量不同空间分辨率的多模态遥感图像产生。为了克服小样本量对分类精度的影响，并提高这类数据的高精度分类效果，融合这些多模态遥感图像是一个亟待解决的重要问题。 为此，提出了一种考虑两种不同空间分辨率影像之间关联关系的融合分类方法：首先通过两个并行工作的深度学习网络分别提取这两种图像中的高级特征；然后将所获得的高级特征进行合并处理；最后利用合并后的高级特征训练整个模型。实验结果表明不同的融合策略对最终分类精度有着显著影响，而本段落中提出的基于高层特征级别的融合策略能够有效提升地物分类的准确性。
     
  • 多用户多层次目录的文件系统
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    本系统为用户提供了一个高效、安全且易于管理的存储环境，通过多层次目录结构实现文件有序存放与访问控制，满足不同用户的个性化需求。 1. 在内存中创建一个虚拟磁盘空间作为文件存储器，在其上实现一个多用户多目录的文件系统。 2. 文件物理结构可以采用显式链接或其它方法来设计。 3. 磁盘空闲空间管理可以选择位示图或其他方式。如果使用位示图并结合显式链接分配，可以将位示图与FAT合并在一起。 4. 文件目录结构采用多用户和多层次的目录体系，每个目录项包含文件名、物理地址及长度等信息，并通过这些条目实现对文件读写权限的控制。此外，虽然可以选择索引节点的方式来组织目录，但如果不使用这种方式，则难度系数为1.2。 5. 设计一个实用且友好的用户界面以方便用户的操作。具体应包括以下功能： - 用户登录（login） - 系统初始化（创建文件卷、提供登录模块） - 文件的创建：create - 打开文件：open - 读取文件内容：read - 写入数据到文件：write - 关闭正在使用的文件：close - 删除指定的文件：delete - 创建新的目录（建立子目录）：mkdir - 更改当前工作目录至另一个位置：cd - 列出当前目录下的所有文件和子目录信息：dir - 用户退出系统操作：logout