Transformer实战（17）——微调Transformer语言模型进行多标签文本分类
-
- 0. 前言
- 1. 多标签文本分类
- 2. 数据加载与处理
- 3. 模型微调
- 小结
- 系列链接
0. 前言
与单标签分类不同，多标签分类要求模型能够为同一文本分配多个相关标签，这在新闻分类、文献标注、内容推荐等场景中尤为重要。本节以 PubMed 数据集为例，微调 DistilBERT 模型，介绍多标签文本分类的完整实现流程。探讨如何从数据预处理、模型微调、损失函数选择到性能评估，构建一个高效的多标签分类模型，并针对标签不均衡问题提出优化策略。
1. 多标签文本分类
我们已经学习了如何解决多类别文本分类问题，在该问题中每个文本仅分配一个标签。在本节中，我们将讨论多标签分类问题，在该问题中一个文本可以有多个标签。这在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 应用中非常常见，例如新闻分类，一条新闻可能同时与体育和健康相关。下图展示了多标签分类的概念：
2. 数据加载与处理
在
)
)
