/text_classfication

文本分类

Primary LanguagePython

text_classfication文本分类

包含二分类、多分类以及多标签分类 单标签与多标签的区别在于损失函数的计算，以及全连接层的输出： 损失函数： 多标签：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.input_y, logits=self.scores) 单标签：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.input_y, logits=self.scores) 全连接层： 多标签：self.probabilities = tf.nn.sigmoid(self.scores) self.predictions = tf.round(self.probabilities, name="predictions") 单标签：self.pro = tf.nn.softmax(self.scores) self.predicitions = tf.argmax(self.pro, 1, name='predictions')

TextRNN and TextRNN+attention

  • data:{"text":"data", "id":1}

TextCNN 数据并行

  • data:{"text":"data", "id":1}

TextRCNN

  • data:{"text":"data", "id":1}

XGBOOST

  • data:{"text":"data", "id":1}

SVM

  • data:{"text":"data", "id":1}

TransformerXL

  • data:{"text":"data", "id":1}

BERT_TextCNN

BERT_TextRNN