网站编辑超链接怎么做,常州做网站价格,重庆市建设工程施工安全管理网官网,网站制作出名的公司NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录#xff0c;训练预测自己的英文文本多分类
NeuralNLP-NeuralClassifier是腾讯开发的一个多层多分类应用工具#xff0c;支持的任务包括#xff0c;文本分类中的二分类、多分类、多标签#xff0c;以及层次多标签分类。支持的文本编码…NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录训练预测自己的英文文本多分类
NeuralNLP-NeuralClassifier是腾讯开发的一个多层多分类应用工具支持的任务包括文本分类中的二分类、多分类、多标签以及层次多标签分类。支持的文本编码模型包括 FastText, TextCNN, TextRNN, RCNN, VDCNN等。这篇博客将介绍如何使用这个项目实现文本的多标签多分类任务。
这里记录本人的英文文本分类总共分6类。数据背景是
2023 国际高等教育数学成型竞赛-A题 购物评论的数据分析的英文评论数据。
NeuralNLP-NeuralClassifier项目代码地址 GitHub项目原开源代码
文章末有本次实验全部代码和数据。上传百度网盘下载解压即可使用
项目目录介绍
|--conf # config文件存放目录
|--data # 所有数据和schema存放目录
|--dataset # 构建dataloader所需脚本
|--evaluate
|--model|--classification # 项目中使用到的所有特征编码器|--attention.py|--embedding.py|-- ...... 各模型通用的一些模块
|--predict.txt # 执行预测生成的预测结果
|--checkpoint_dir_{} # 训练过程中保存下来的权重文件目录
|--dict_{} # 加载数据时产生的缓存文件目录
|--train.py # 官方提供的训练脚本
|--eval.py # 官方提供的评估脚本
|--predict.py # 官方提供的预测脚本 一、构建自己的数据集格式
数据样式很简单逐行的json格式包括四个字段使用者需要按照如下的形式去组织数据
{doc_label:[Computer--MachineLearning--DeepLearning, Neuro--ComputationalNeuro],doc_token: [I, love, deep, learning],doc_keyword: [deep learning],doc_topic: [AI, Machine learning]
}doc_keyword and doc_topic are optional. doc_label就是这篇文档对应的所有标签构成的list如果是单分类任务list的长度为1层次分类任务各层之间用“–”进行分隔
doc_token是这篇文档对应的所有token中文可以使用各种分词工具进行分词。
“doc_keyword” 和doc_topic是在fasttext算法中提供额外的输入特征的可以不提供但是这两个字段必须要有可以置为空。
二、构建自己的数据集
自己数据数据处理成JSON文件一段英文文本的标签以及它的文本的词等等…
如何构建自己数据集url 编写自己数据的文本标签类别我这里是数字标签也可以文本标签代表自己数据集总共有哪些标签。
后面的训练配置文件需要填入该文件的路径
三、训练
模拟conf/train.json自己数据就得写训练配置参数 训练配置参数主要修改 训练命令
终端命令界面
python train.py conf/english_train_conf.json训练完后会生成相应的文件夹有保存模型权重的、以及记录训练的 验证命令
python eval.py conf/english_train_conf.json运行完后会生成混淆矩阵评价指标 四、预测
预测时构造预测数据类似于训练的数据集只是label为空
处理待测的数据集处理成JSON文件如何处理请看另一篇博文 NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录二训练预测自己的【中文文本多分类】 放入文件夹 预测命令
python predict.py conf/english_train_conf.json englishdata/pridetct.json 预测完后
会生成predict.txt文本txt里每一行就是每一个英文文本的预测分类 代码获取
链接https://pan.baidu.com/s/1PSA_0rMAzVBNGUmZQBczdw 提取码2023
