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基于BERT的多标签文本分类算法实现

本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
pebblo-classifier - 基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理
BERTGithubHuggingfacePebblo Classifier开源项目文本分类文档分类机器学习模型
Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习,可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写,适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练,模型学习了多语言的双向语义表示,可通过微调适应特定任务需求。
character-bert - 字符级CNN构建的开放词汇表神经网络模型
CharacterBERTGithub开放词表开源项目神经网络自然语言处理词嵌入
CharacterBERT是BERT的一个变体,采用字符级CNN模块动态构建词表示,无需依赖预定义词片词汇表。这种方法可生成任意输入标记的表示,适用于医学等专业领域。与标准BERT相比,CharacterBERT生成词级上下文表示,对拼写错误更为鲁棒,且可轻松适应不同领域而无需重新训练词片词汇表。该模型在多个医学领域任务中表现优于BERT,提供更便捷实用的词级开放词汇表表示。
bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型,支持高效识别28种情感
BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能
该BERT模型经过微调,可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类,支持28种情感类别,如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率,训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本,通过两阶段方法提升性能,包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。
twitter-roberta-base-dec2021-tweet-topic-multi-all - 基于RoBERTa的多标签推文主题分类模型
GithubHuggingfaceTwitter RoBERTa多标签分类开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于twitter-roberta-base-dec2021的微调模型,专注于多标签推文主题分类。模型在tweet_topic_multi数据集上训练,在test_2021测试集上实现76.48%的微平均F1分数。它能有效识别社交媒体文本中的多个主题,为内容分析提供了可靠的自然语言处理工具。
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