Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch
中文文本分类，Bert，ERNIE，基于pytorch，开箱即用。
介绍
模型介绍、数据流动过程：还没写完，写好之后再贴博客地址。 工作忙，懒得写了，类似文章有很多。
机器：一块2080Ti ， 训练时间：30分钟。
环境
python 3.7
pytorch 1.1
tqdm
sklearn
tensorboardX
pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了)
中文数据集
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。数据以字为单位输入模型。
类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
数据集划分：
| 数据集 | 数据量 |
|---|---|
| 训练集 | 18万 |
| 验证集 | 1万 |
| 测试集 | 1万 |
更换自己的数据集
- 按照我数据集的格式来格式化你的中文数据集。
效果
| 模型 | acc | 备注 |
|---|---|---|
| bert | 94.83% | 单纯的bert |
| ERNIE | 94.61% | 说好的中文碾压bert呢 |
| bert_CNN | 94.44% | bert + CNN |
| bert_RNN | 94.57% | bert + RNN |
| bert_RCNN | 94.51% | bert + RCNN |
| bert_DPCNN | 94.47% | bert + DPCNN |
原始的bert效果就很好了，把bert当作embedding层送入其它模型，效果反而降了，之后会尝试长文本的效果对比。
CNN、RNN、DPCNN、RCNN、RNN+Attention、FastText等模型效果，请见我另外一个仓库。
预训练语言模型
bert模型放在 bert_pretain目录下，ERNIE模型放在ERNIE_pretrain目录下，每个目录下都是三个文件：
- pytorch_model.bin
- bert_config.json
- vocab.txt
预训练模型下载地址：
bert_Chinese: 模型 https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz
词表 https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt
来自这里
备用：模型的网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1qSAD5gwClq7xlgzl_4W3Pw
ERNIE_Chinese: http://image.nghuyong.top/ERNIE.zip
来自这里
备用：网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1lEPdDN1-YQJmKEd_g9rLgw
解压后，按照上面说的放在对应目录下，文件名称确认无误即可。
使用说明
下载好预训练模型就可以跑了。
# 训练并测试：
# bert
python run.py --model bert
# bert + 其它
python run.py --model bert_CNN
# ERNIE
python run.py --model ERNIE参数
模型都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。
未完待续
- 封装预测功能
对应论文
[1] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
[2] ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration