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新闻短文本分类,可以在此基础上进一步完善实现其他短文本分类任务,欢迎fork 和 star。

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本项目方案适合新闻短文本分类,可以在此基础上进一步完善实现其他短文本分类任务,欢迎fork 和 star。数据及模型因存储空间限制请自行搜索获取。

分类效果对比

f1precisionrecallaccuracy
RandomForest(epoches=10)0.47730.49800.46930.5048
TextCNN(epoches=2)0.51880.53950.50770.5266
Bert(epoches=2)0.57090.56980.57620.5690
BertWithHead(epoches=2)0.55360.58150.55140.5654
NeZhaWithHead(epoches=2)0.55240.57740.54390.5622
FocalLoss(epoches=1)
对抗训练FGM(epoches=1)
对抗训练PGD(epoches=1)

数据分析及预处理模块

Analysis.ipynb

RandomForest 分类baseline搭建

most_simple_way.py

TextCNN 模型分类实现

详情点击text_cnn

Bert 模型分类实现

bert 版本

bert with head 版本

NeZha 模型分类实现

详情点击nezha_head_base

Focal Loss优化版本(耗时有些长所以仅限于跑通代码,没等代码跑完)

详情点击nezha_head_focalloss

FGM PGD对抗训练版本(耗时有些长所以仅限于跑通代码,没等代码跑完)

详情点击nezha_head_fl_fgm_pgd

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新闻短文本分类,可以在此基础上进一步完善实现其他短文本分类任务,欢迎fork 和 star。

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