开源项目推荐：对比学习模型用于层级文本分类

开源项目推荐：对比学习模型用于层级文本分类

contrastive-htc This repository implements a contrastive learning model for hierarchical text classification. This work has been accepted as the long paper "Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchical Text Classification" in ACL 2022. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contrastive-htc

1. 项目基础介绍

本项目是由优快云公司开发的InsCode AI大模型推荐的开源项目，项目链接为 contrastive-htc。该项目实现了一种对比学习模型，用于层级文本分类。项目的主要编程语言为Python。

2. 项目核心功能

该项目的核心功能是利用对比学习模型对文本进行层级分类。具体来说，项目通过将层级结构融入到文本编码器中，提出了一种新的对比学习方法，可以有效地对文本进行分类。这种模型在多个数据集上进行了测试，并取得了令人瞩目的成果。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能包括：

• 对原始数据集进行了预处理，以便更好地适应模型训练。
• 在模型训练过程中，增加了多种参数调整选项，例如学习率、批次大小、早停策略等，以便用户可以根据自己的需求进行灵活配置。
• 在模型评估方面，增加了宏F1和微F1分数的检查点，以便用户可以更准确地评估模型性能。
• 为了提高模型的可复现性，项目提供了固定的随机种子设置，以便用户可以得到一致的结果。
• 优化了模型训练和测试的代码结构，使得项目更加易于理解和维护。

通过这些更新，项目不仅提高了模型的性能，还增强了用户体验和模型的可靠性。

contrastive-htc This repository implements a contrastive learning model for hierarchical text classification. This work has been accepted as the long paper "Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchical Text Classification" in ACL 2022. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contrastive-htc