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本科毕业设计用网上的源码 简单的中文文本情感分类 一个用 PyTorch 实现的中文文本情感分类网络，代码较简单，功能较丰富，包含了多种模型 baseline。 环境需求 python == 3.6 torch == 1.1.0 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v4 @ 2.10GHz NVIDIA TITAN Xp 其余的见 requirements.txt 使用方法 先预处理，./run_preprocess_word2vec.sh 或 ./run_preprocess_elmo.sh 3（3 是 gpu 编号） 然后运行 python3 main.py --config_path config_cnn.json 预处理 将所给文本的每个词转换成预训练模型的词向量后存到文件里。我分别尝试了这两种 embedding： ELMo 中文预训练模型，1024d（ Chinese-Word-Vectors，300d（ 请自行下载相应的模型文件到 data/word2vec/ 或 data/zhs.model 文件夹下。 具体细节见 preprocess.py 文件

https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的中文的NER模型，该模型是中文命名实体识别的预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12.zip，这个链接下载只需3积分，主要是想给大家提供方便，供大家学习使用。

chinese_text_classification 通过一个中文文本分类问题系统实现了各种分类方法 数据来源 数据搜狗新闻 类别 有汽车，娱乐，军事，体育，技术五种类别。原始数据比较大，没有上传，分词，去除重组词之后的数据放在processed_data文件夹下。 分类算法 主要实现了以下分类算法： NB（朴素贝叶斯） 支持向量机 快速文本 text_CNN text_RNN text_RCNN text_Bi_LSTM text_Attention_Bi_LSTM HAN（分层注意网络） 埃尔莫 分类准确率 分类准确率都在90％附近，没有进行过多预处理，只为熟悉算法的使用。 依赖库 基于tensorflow2.0实现，可以在win和linux下运行。觉得有用的点个赞，谢谢。

基于pytorch的中文语言模型预训练 ACL2020最佳论文有一篇论文提名奖，《不要停止预训练：使语言模型适应领域和任务》。本文涉及很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要方面： 在目标领域的数据集上继续预训练（DAPT）可以提高效果；目标领域的语料与RoBERTa的原始预训练语料越不相关，DAPT效果则提升更明显。 在具体任务的数据集上继续预训练（TAPT）可以十分“廉价”地提升效果。 结合两者（先进行DAPT，再进行TAPT）可以进一步提升效果。 如果能获取更多的，任务相关的无标注数据继续预训练（Curated-TAPT），效果则最佳。 如果

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