Pytorch Bert_TextCNN 电商问答多标签文本分类项目

这节课开始,我们给大家补充一个多标签的处理方案。并且在最后,我们把多标签和单标签两个模型结合起来,做一个 pipline 的联合模型,来提高整体的模型准确率。

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综合概述:13课时 / 3时25分

学习人数:2663

视频+源码+课程范围内答疑

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视频+源码(不含答疑)

168.00

从这节课开始,我们就正式进入项目的第二阶段,来用TextCNN实现商品问题的多分类,和“问题加答案”整体的情感分析,这样两个模型的搭建。

前面课程当中,给大家讲解了用 Bert+TextCNN,实现新闻文本分类的项目,这个项目是一个单标签的任务。

但在实际项目中,多标签也是一个比较常见的场景。所以从这节课开始,我们给大家补充一个多标签的处理方案。并且在最后,我们把多标签和单标签两个模型结合起来,做一个 pipline 的联合模型,来提高整体的模型准确率。

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