基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码

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文件名称：基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码
文件大小：732.57MB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-06-06 17:30:04
pytorch bert 分类 文档资料 人工智能 基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码 数据： 从 THUCNews 中随机抽取20万条新闻标题，一共有10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐，每类2万条标题数据。数据集按如下划分： 训练集：18万条新闻标题，每个类别的标题数为18000 验证集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000 测试集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000

【文件预览】：
BERT-classification
----README.docx(182KB)
----config.py(1KB)
----pretrained_bert()
--------pytorch_model.bin(392.51MB)
--------config.json(624B)
--------vocab.txt(107KB)
----train.py(5KB)
----main.py(4KB)
----__pycache__()
--------config.cpython-38.pyc(1KB)
--------preprocess.cpython-38.pyc(3KB)
--------train.cpython-38.pyc(4KB)
----transformer.py(28KB)
----.idea()
--------.gitignore(50B)
--------workspace.xml(4KB)
--------misc.xml(206B)
--------modules.xml(281B)
--------.name(7B)
--------transformer.iml(503B)
--------inspectionProfiles()
----preprocess.py(5KB)
----results()
--------train_results.txt(2KB)
--------dev_results.png(28KB)
--------test_results.png(13KB)
----data()
--------input.txt(194B)
--------test.txt(548KB)
--------dev.txt(548KB)
--------label.txt(91B)
--------model()
--------train.txt(9.66MB)