Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类，Bert，ERNIE，基于pytorch，开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程：还没写完，写好之后再贴博客地址。 工作忙，懒得写了，类似文章有很多。 机器：一块2080Ti ， 训练时间：30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了) 中文数据集 我从中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。数据以字为单位输入模型。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分： 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 按照

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适用设备： ME909s-821 ME909s-821 Mini PCIe ME909s-120 ME909s-120 Mini PCIe

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因为文件大小上传的限制，所以文件里只放入了工具包的网盘链接，如果链接失效或者想要邮箱发送，请按照里面的要求发送邮件给里面指定的邮箱

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