NeuralNLP-NeuralClassifier

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你好！ 相关config如下： "task_info":{ "label_type": "multi_label", "hierarchical": false, "hierar_taxonomy": "data/rcv1.taxonomy", "hierar_penalty": 0.000001 }, "device": "cuda", "model_name": "TextCNN", "checkpoint_dir": "checkpoint_dir_spc", "model_dir": "trained_model_ipc", "embedding": { "type": "region_embedding", "dimension": 300, "region_embedding_type": "context_word", "region_size": 5,...

CrawlingForward

训练hierarchical classifier with HMCN应该如何修改分类的层级

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原始文件中配置如下："HMCN": {"hierarchical_depth": [0, 384, 384, 384, 384],"global2local": [0, 4, 55, 43, 1]}，假设用户的分层只有两层，应该如何配置分层深度的大小和全局到局部的尺寸？

Walker-DJ1

请问这个层次分类支持bert吗？

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请问这个层次分类支持bert吗？如果可以的话在哪里修改呢？

cqcl1

HMCN是怎么同时考虑层次标签之间关系的呢？

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看咱们HMCN-F的实现代码，标签字典是通过数据集里面标签构造的，比如样本集如下： > case1 A case2 A--A1 case3 B--B1--B11 case4 B--B1 case5 B--B1--B12 那么将会得到标签字典如下： >A A--A1 B--B1 B--B1--B11 B--B1--B12 在训练的时候，一级类目标签有[A]，二级类目标签有[A--A1, B--B1]，三级标签有[B--B1--B11, B--B1--B12]。 以case3为例，真实标注标签为B--B1--B11 - 在分级标签预测上，一级标类目上标签是[0]，二级类目上标签是[0, 0]，三级类目上标签是[1, 0]； - 在全局标签预测上，真实类目标签是[0, 0, 0,...

littttttlebird