文件名称:
有毒评论分类：使用BERT转移学习对文本进行多标签分类不平衡数据的重新采样-源码
开发工具:
文件大小: 32kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-21
详细说明：使用预训练的Google BERT模型对有毒评论（Kaggle的竞争数据集）进行多标签分类
keras-bert.ipynb ：在Google的BERT模型的顶部微调一个多标签分类器（固定其参数）。 将Hamming损失与自定义定义的召回率指标一起使用（衡量分类器正确预测的阳性标签的比例），以评估分类器的性能。
use-model.ipynb ：使用微调的多标签分类器进行预测
colab-tpu ：文件夹包含用于在Colab TPU上训练模型的笔记本（注意：在对Colab TPU进行训练之前，向GCS存储桶授予匿名读取权限）
data_prepare.ipynb ：准备数据并将其保存到Tfrecord文件中；
Train_tpu.ipynb ：使用tf.data.Dataset在TPU上进行训练； 将TFHUB_CACHE_DIR环境变量设置为GCS bucket，以便TPU可以从缓
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