t5-base-tag-generation
T5模型微调实现自动文章标签生成
t5-base-tag-generation是基于T5模型微调的文本生成工具，专门用于从文章内容自动生成标签。该模型利用190k Medium文章数据集训练，采用1000个标签的分类体系进行数据清洗和标签增强。它将多标签分类转化为文本生成任务，可为各类文本高效生成相关标签，提升内容分类和检索效率。模型在50000篇文章上训练一个epoch，展现出良好的标签生成能力。
项目概述
t5-base-tag-generation是一个基于T5模型的文本标签生成项目。该项目通过微调t5-base模型,使其能够根据文章内容自动生成相关标签。这种方法将传统的多标签分类问题转化为更灵活的文本到文本生成任务,为文章标签生成提供了新的思路。
数据集介绍
该项目使用了190k Medium Articles数据集进行训练。Medium是一个知名的博客平台,该数据集包含了大量Medium上的文章及其标签。每篇文章最多可以有5个标签,这些标签通常由作者根据SEO需求精心选择。
数据清洗
为了解决标签不完整的问题,项目作者构建了一个包含约1000个标签的分类体系。利用这个体系,对每篇文章的标签进行了扩充。例如,一篇带有"Python"标签的文章会自动添加"编程语言"标签,因为在分类体系中"Python"属于"编程语言"类别。
模型训练
模型在约50000篇文章上进行了一个epoch的训练,并使用1000篇未参与训练的随机文章进行评估。训练使用了Adam优化器,学习率为4e-05,batch size为8,采用了线性学习率调度策略。
模型使用
使用该模型非常简单。用户只需要导入必要的库,加载预训练的模型和分词器,然后将文本输入模型即可生成标签。模型会输出一系列相关标签,用户可以根据需要进行进一步处理。
模型性能
模型在评估集上取得了不错的性能,ROUGE-1分数达到38.6033,ROUGE-2分数为20.5952,ROUGE-L分数为36.4458。平均生成的标签数量为15.257个。
应用价值
t5-base-tag-generation项目为文章自动标签生成提供了一种新的解决方案。它可以帮助内容创作者、博客平台和搜索引擎更好地组织和检索文章。同时,这种方法也为其他文本分类任务提供了新的思路,有望在更广泛的自然语言处理领域发挥作用 。
未来展望
虽然该项目已经取得了不错的效果,但仍有改进空间。例如,可以尝试使用更大的数据集进行训练,或者探索其他预训练模型的效果。此外,项目作者构建的标签分类体系也是一个有价值的资源,如果能够公开并持续完善,将对整个NLP社区都有所裨益。
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