Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch
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使用Bert,ERNIE,进行中文文本分类
 写了一个预测的句子,跑的时候在cached_path这个类里面报错
大家运行时间是多久呢?
用的下载文件里原有的数据集,跑python run.py --model bert 模型,你们都跑了多久呢?怎么才能加快速度呢?求指教
数据集为:{"label": "103", "label_desc": "news_sports", "sentence": "再次证明了“无敌是多么寂寞”——逆天的中国乒乓球队!", "keywords": "世乒赛,张怡宁,许昕,兵乓球,乒乓球"}这种格式的,改了文件输入,读取没有问题,但是准确度只有50%,有没有可以改进的地方
你好!我在复现的过程中遇到了如下问题,请问这是原因呢?我跑的是您的源码和您的数据集 File "D:\PycharmProjects\Bert\Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch-master\pytorch_pretrained\modeling.py", line 208, in from_json_file return cls.from_dict(json.loads(text)) json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
预训练代码
是否有预训练的代码?或者预训练是否采用的是官方的版本?
Use the newest *transformers* package to replace the old one included in the repository. 仓库里面那个老版的transformers可以删掉了,修改成了直接依赖最新版的。:) 这样也方便后续进行修改,那个老版本内部还有很多error没有处理,是个非常原始的版本,很不适合扩展。
请教一下大家,我遇到这个问题应该如何解决!感谢! 
您好,请问ERNIE.py体现ERNIE模型的地方在哪里呢?为什么我看不出来和bert.py有什么大的区别?