随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法. 1.load data train_df = pd.read_csv('../data/train.tsv',delimiter='\t',names=['text','label']) print(train_df.shape) train_df.head()sentences = list(train_df['text']

1.安装hugging face的transformers pip install transformers 2.下载相关文件 字表: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt 配置文件: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json 模型文件: wget

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

RNN模型由于具有短期记忆功能,因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题,尤其是引入门控机制后,能够解决长期依赖问题,捕获输入样本之间的长距离联系.本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型,模型的结构为:LSTM(GRU)—dropout—LSTM(GRU)—dropout—全连接层—输出层,比较简单.关于TensorFlow搭建RNN模型有关的内容,在这篇<TensorFlow之RNN:堆叠RNN.LSTM.GRU及双向LSTM>博客里阐述得比较清楚了,这里不赘述. 尽管RNN模型天然比较

文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务,可用的模型非常多,相关的开源代码也非常多了.这篇博客用一个CNN模型,对新闻文本进行分类. 全部代码有4个模块:1.数据处理模块(命名为:cnews_loader.py) :2.模型搭建模块(命名为cnn_model.py):3.模型运行模块(命名为run_cnn.py):4.模型预测模块(命名为predict.py). GitHub地址:https://github.com/DengYangyong/Chinese_Text_Classificati

深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩.通常,图像处理的任务是借助CNN来完成的,其特有的卷积.池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理.结构,并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出.RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径. 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限.结构紧凑.能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能.论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(论文

详细使用说明:http://textgrocery.readthedocs.io/zh/latest/index.html TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具,特点是高效易用,同时支持中文和英文语料. GitHub项目链接 需要安装: pip install classifier 过程: >>> from tgrocery import Grocery # 新开张一个杂货铺(别忘了取名) >>> grocery = Grocer

1.对语料进行分析 基本目录如下: 其中train存放的是训练集,answer存放的是测试集,具体看下train中的文件: 下面有20个文件夹,对应着20个类,我们继续看下其中的文件,以C3-Art为例: 每一篇都对应着一个txt文件,编码格式是gb18030.utf8文件夹下的是utf-8编码格式的txt文件. 其中C3-Art0001.txt的部分内容如下: 2.数据预处理 (1)将文本路径存储到相应的txt文件中 我们要使用数据,必须得获得文本以及其对应的标签,为了方便我们进行处理,首先将

1. 输入文本预处理, 通过jieba分词, 空格" "拼接文本串.  每行一个样本, 最后一个单词为双下划线表明label,  __label__'xxx' . eg: 邱县 继刚 家庭 农场 小麦 . 玉米 . 棉花 . 大豆 . 蔬菜 . 苗木 种植 . 销售 ( 依法 须 经 批准 的 项目 , 经 相关 部门 批准 后方 可 开展 经营 活动 ) __label__A 江苏 嘉利欣 农业 科技 有限公司 农业 科技 研发 . 转让 . 咨询服务 展览 展示 服务 现代农业 休

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

自然语言处理的大部分任务是监督学习问题.序列标注问题如中文分词.命名实体识别,分类问题如关系识别.情感分析.意图分析等,均需要标注数据进行模型训练.深度学习大行其道的今天,基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴. 本文分享一个中文文本标注工具Chinese-Annotator.  https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料.英文 NLP 的生态很好,针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究,

本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务. BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的. BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,主要考量是BERT对于中文模型来说,是按照字符进行切割,但是注意到BERT随机

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分 模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. ​ ​图一:bert分类模型结构