多标签文本分类
简介
- 多元分类任务中一条数据只有一个标签，但这个标签可能有多种类别。比如判定某个人的性别，只能归类为"男性"、"女性"其中一个。再比如判断一个文本的情感只能归类为"正面"、"中面"或者"负面"其中一个。
- 多标签分类任务中一条数据可能有多个标签，每个标签可能有两个或者多个类别。例如，一篇新闻可能同时归类为"娱乐"和"运动"，也可能只属于"娱乐"或者其它类别。
1. classifier_multi_label
- 使用BERT第一个token[CLS]的向量，维度为(batch_size,hidden_size)。
- 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/164873441
2. classifier_multi_label_textcnn
- 使用BERT输出的三维向量，维度为(batch_size,sequence_length,hidden_size)，然后做为输入进入TextCNN层。
- 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/158622992
3. classifier_multi_label_denses
- 使用BERT第一个token[CLS]的向量，维度为(batch_size,hidden_size)，然后通过多个二分类(全连接层)来解决多标签分类问题。
- 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/263573628
4. classifier_multi_label_seq2seq
- 使用BERT输出的三维向量，维度为(batch_size,sequence_length,hidden_size)，然后做为输入进入seq2seq+attention层。
- 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260743336