Transformer實戰（17）——微調Transformer語言模型進行多標簽文本分類
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- 0. 前言
- 1. 多標簽文本分類
- 2. 數據加載與處理
- 3. 模型微調
- 小結
- 系列鏈接
0. 前言
與單標簽分類不同，多標簽分類要求模型能夠為同一文本分配多個相關標簽，這在新聞分類、文獻標注、內容推薦等場景中尤為重要。本節以 PubMed 數據集為例，微調 DistilBERT 模型，介紹多標簽文本分類的完整實現流程。探討如何從數據預處理、模型微調、損失函數選擇到性能評估，構建一個高效的多標簽分類模型，并針對標簽不均衡問題提出優化策略。
1. 多標簽文本分類
我們已經學習了如何解決多類別文本分類問題，在該問題中每個文本僅分配一個標簽。在本節中，我們將討論多標簽分類問題，在該問題中一個文本可以有多個標簽。這在自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 應用中非常常見，例如新聞分類，一條新聞可能同時與體育和健康相關。下圖展示了多標簽分類的概念：
2. 數據加載與處理
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