Transformers_for_Text_Classification 基于Transformers的文本分类 基于最新的出品的v2.2.2代码进行重构。为了保证代码日后可以直接复现而不出现兼容性问题，这里将放到本地进行调用。 强调 支持transformer模型后接各种特征提取器 支持测试集预测代码 精简原始变形金刚代码，使之更适合文本分类任务 优化日志记录终端输出，使之输出内容更加合理 支持 型号： 伯特 伯特·cnn bert_lstm 伯特·格鲁 互联网 xlnet_cnn xlnet_lstm xlnet_gru 阿尔伯特 内容 数据集：存放数据集 pretrai

字形：用于汉字表示的字形向量 Glyce是一个基于PyTorch的开源工具包，由开发。 引文 出现在NeurIPS 2019中。 （孟梦娴*，吴伟*，王飞*，李小亚*，聂平，范茵，李牧雨，韩庆红，孙晓飞和李继伟，2019） @article{meng2019glyce, title={Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations}, author={Meng, Yuxian and Wu, Wei and Wang, Fei and Li, Xiaoya and Nie, Ping and Yin, Fan and

细粒度用户评论情感分析 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户，挖掘用户情感等方面有实质性的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐，智能搜索，产品反馈，业务安全等。 依赖 Python 3.5 PyTorch 0.4 数据集 使用AI Challenger 2018的细粒度用户评论情感分析数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。 数据说明 数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务，位置等要素；；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”，“排队等候时间”等细粒度要素。评价对象的具体

注意： 该软件包已停止更新，请参阅我们的新 参考： 纸： 用于命名实体识别的神经架构通过BLSTM-CNN-CRF进行端到端序列标记码： 用法： python train.py 性能 f1 91.00％