Bert-THUCNews-Classification

An PyTorch implementation of text classification based on Bert.

数据准备

数据预处理

python data/split_trainval.py: 分割训练和测试数据集，共10个分类，每个分类选择5000个训练文本和2000个测试文本。
python data/tokenize.py: 对原始文本进行处理，转换为文本向量。

训练和评估

python bert_train.py: 初次训练会对文本使用Bert进行抽取，每条文本转化为768维的向量，并进行保存。抽取得到的特征经过一层线性变换，使用cross entropy进行训练。10个epoch即可达到不错的效果。
python bert_eval.py: 评估测试集。

测试

python test/test.py: 测试test文件夹内的两个测试文本。

参考