Chinese-Text-Classification

新闻标题文本分类

• 1. 背景

  基于transformers bert做了一个文本分类的训练 + 推理流程

  2. 文件

  > datasets		数据集文件夹
  > pretrained_model	各种预训练模型文件夹
  > saved_model		微调之后保存的模型文件夹
    train.py		训练文件
    inference.py		推理文件

  3. 使用

  需要将公开数据集和预训练模型放到指定目录下， 并检查在代码中的位置是否对应

  # 模型保存位置
  SAVE_PATH = 'saved_model/pytorch_model.bin'
  # 预训练模型目录
  BERT = 'pretrained_model/chinese_bert_pytorch'
  model_path = BERT
  # 数据位置
  CLASS_PATH = 'datasets/class.txt'
  TRAIN_PATH = 'datasets/train.txt'
  DEV_PATH = 'datasets/dev.txt'
  TEST_PATH = 'datasets/test.txt'

  训练

  python train.py

  推理

  python inference.py

  4. 下载

  数据集：

  • 存放于项目datasets文件夹

  预训练模型：

  • BERT：https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz
  • BERT-wwm：https://drive.google.com/file/d/1AQitrjbvCWc51SYiLN-cJq4e0WiNN4KY/view
  • BERT-wwm-ext：https://drive.google.com/file/d/1iNeYFhCBJWeUsIlnW_2K6SMwXkM4gLb_/view
  • RoBERTa-wwm-ext：https://drive.google.com/file/d/1eHM3l4fMo6DsQYGmey7UZGiTmQquHw25/view

  5. 测评

  测评指标为acc

  参数：batch_size=128，lr=5e-5，maxlen=32，epochs=1（增加epochs可能效果会更好）

  模型	dev	test
  BERT	0.9351	0.9427
  BERT-wwm	0.9367	0.9395
  BERT-wwm-ext	0.9368	0.9419
  RoBERTa-wwm-ext	0.9385	0.9450

  6. 参考

  • https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch