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“中国法研杯”司法人工智能挑战赛:基于 UTC 的多标签 / 层次分类小样本文本应用,Macro F1 提升 13%+

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛:基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用,Macro F1提升13%+

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零样本文本分类应用:基于 UTC 的医疗意图多分类,打通数据标注 - 模型训练 - 模型调优 - 预测部署全流程。

本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,可快速实现文本分类产品落地。

3. 基于 Label studio 的训练数据标注指南:文本分类任务

1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档)文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等3.基于Label studio的训练数据标注指南:文本分类任务4.基于Label studio的训练数

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小样本学习在文心 ERNIE3.0 多分类任务应用 -- 提示学习

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438610?contributionType=1

详解 CNN 实现中文文本分类过程

本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》,作者:eastmount。

万字总结 Keras 深度学习中文文本分类

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。

文本分类:Keras+RNN vs 传统机器学习

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比。

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多标签分类中的损失函数与评价指标

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月来客栈
2021-07-05

各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈。在前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法,即交叉熵损失函数。同时也介绍了多分类任务中常见的评价指标及其实现方法[2]。在接下来的这篇文章中,笔者将会详细介绍在多标签分类任务中两种常见

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