t5-base-finetuned-sst2

优化GLUE SST-2数据集准确率的高效文本分类模型

T5-base-finetuned-sst2是一个在GLUE SST-2数据集上微调的文本分类模型，准确率达到93.23%。该模型基于编码-解码结构，通过多任务的无监督和有监督学习预训练，将任务转化为文本到文本的格式。在训练中，使用了特定的标记化策略和超参数设置，促进模型快速收敛。适合高效处理文本分类任务的应用场景，提供了对现有分类工具的优化方案。

模型细节开源项目模型GithubHuggingfaceT5准确率GLUE SST-2训练过程

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项目介绍：t5-base-finetuned-sst2

项目概览

t5-base-finetuned-sst2 是基于 T5 模型在 GLUE SST-2 数据集上进行了微调（fine-tuning）的文本分类模型。在验证集上的准确率达到 93.23%，可以用来高效地进行情感分析。

模型详细信息

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是一种编码器-解码器结构的预训练模型。它通过将不同的任务转换为统一的文本到文本的格式进行学习，能够同时处理无监督和有监督的多任务。通过这样的设计，T5 模型可以在多种自然语言处理任务中表现出色。

训练过程

分词（Tokenization）

由于 T5 模型是一个文本到文本的模型，因此需要将数据集的标签进行转换。在每个示例中，将句子转换为 "sst2 sentence: " 加上实际的句子内容作为输入，然后将其送入分词器以获取输入 ids 和注意力掩码。对于标签，如果标签为 1，则选择为 “positive”，否则为 “negative”，并同样进行分词以获取标签的输入 ids 和注意力掩码。训练过程中，输入 ids 中包含的 pad token 会被替换为 -100，以便在计算损失时忽略这些位置。之后，这些输入 ids 会被作为标签，标签的注意力掩码会用作解码器的注意力掩码。

训练超参数

在训练过程中使用了以下超参数：

学习率：3e-4
训练批次大小：16
验证批次大小：16
随机种子：42
优化器：epsilon=1e-08
训练回合数：2

训练结果

在整个训练过程中，模型在每个训练回合的训练损失和验证准确率如下所示：

Epoch	训练损失	验证准确率
1	0.1045	0.9323
2	0.0539	0.9243

从结果可以看出，模型在第一个训练回合即达到了较高的验证准确率，说明其在情感分类任务中的性能非常优越。总体来说，t5-base-finetuned-sst2 是一个经过精调后能高效、高准确率地进行文本情感分类的模型，值得相关领域的从业人员进行参考和使用。

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