基于DistilBert的自然灾害描述文本分类实战-数据集下载

weixin_39820835 2023-01-24 11:00:36

基于DistilBert的自然灾害描述文本分类实战_数据集 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87372679?utm_source=bbsseo

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文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它为文本分配一个标签或类。有许多实际应用的文本分类广泛应用于生产的一些今天的最大的公司。最流行的文本分类形式之一是情感分析，它为一系列文本分配一个标签，如正面、负面或中性。本指南将向您展示如何对 IMDb 数据集上的 DistilBERT 进行微调，以确定电影评论是正面的还是负面的。从 Datasets 库加载 IMDb 数据集:然后看一个例子:这个数据集中有两个字段:加载 DistilBERT 标记器以处理文本字段:创建一个预处理函数来标记文本并截断不超过 Disti

[1] 总览【英文文本分类实战】系列共七篇文章：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览【英文文本分类实战】之二——数据集挑选与清洗【英文文本分类实战】之三——数据集分割【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取【英文文本分类实战】之五——数据加载【英文文本分类实战】之六——训练【英文文本分类实战】之七——模型目前来看，如果方向是文本分类的话，英文文本分类、中文文本分类都需要掌握。很多数据集都是英文的，比如多标签文本数据集、层次结构标签文.

·请参考本系列目录：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览 ·下载本实战项目资源：神经网络实现英文文本分类.zip（pytorch） [1] 加载数据集 在“【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取”中，我们准备好了所有的文件。接着，我们需要对训练集train.csv、验证集dev.csv、测试集test.csv中的每一条文本，先进行数据清洗，接着把每条文本的单词以词典中的序号来替代。代码如下： def build_dataset(config): if os.path.e.

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