Datawhale NLP课程 Task5

最新推荐文章于 2025-08-19 00:41:23 发布
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本文档介绍了如何利用Transformers库处理文本分类任务，如CoLA、MNLI等，以及如何进行数据预处理、模型微调和超参搜索。通过加载Datasets库和设置评估指标，使用Trainer进行模型训练，并利用其内置的超参搜索功能优化模型性能。
部署运行你感兴趣的模型镜像

Transformers解决文本分类任务、超参搜索

微调预训练模型进行文本分类

9个句子级别的分类任务：

  • CoLA (Corpus of Linguistic Acceptability) 鉴别一个句子是否语法正确.
  • MNLI (Multi-Genre Natural Language Inference) 给定一个假设，判断另一个句子与该假设的关系：entails, contradicts 或者 unrelated。
  • MRPC (Microsoft Research Paraphrase Corpus) 判断两个句子是否互为paraphrases.
  • QNLI (Question-answering Natural Language Inference) 判断第2句是否包含第1句问题的答案。
  • QQP (Quora Question Pairs2) 判断两个问句是否语义相同。
  • RTE (Recognizing Textual Entailment)判断一个句子是否与假设成entail关系。
  • SST-2 (Stanford Sentiment Treebank) 判断一个句子的情感正负向.
  • STS-B (Semantic Textual Similarity Benchmark) 判断两个句子的相似性（分数为1-5分）。
  • WNLI (Winograd Natural Language Inference) Determine if a sentence with an anonymous pronoun and a sentence with this pronoun replaced are entailed or not.

加载数据

我们将会使用Datasets库来加载数据和对应的评测方式。数据加载和评测方式加载只需要简单使用load_dataset和load_metri

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