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使用Bert/ERNIE进行中文短文本分类(附数据集)

利用bert预训练的中文语言模型进行短文本分类

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

机器学习AI算法工程   公众号:datayx

中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。

中文数据集

我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。数据以字为单位输入模型。

类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。

数据集划分:

如果要更换自己的数据集

  • 按照我数据集的格式来格式化你的中文数据集。

效果

原始的bert效果就很好了,把bert当作embedding层送入其它模型,效果反而降了,之后会尝试长文本的效果对比。

本文相关代码 项目获取方式:

关注微信公众号 datayx  然后回复  文本分类  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech

预训练语言模型

bert模型放在 bert_pretain目录下,ERNIE模型放在ERNIE_pretrain目录下,每个目录下都是三个文件:

  • pytorch_model.bin

  • bert_config.json

  • vocab.txt

使用说明

下载好预训练模型就可以跑了。


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