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73303b3fd1
@ -1,7 +1,8 @@
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# run
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# run
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* 0.数据采用的是webank比赛数据,项目中只有部分几条,
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* 0.数据采用的是webank比赛数据,项目中只有部分几条,
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* 1.谷歌预训练好的模型chinese_L-12_H-768_A-12需要存到Data/chinese_L-12_H-768_A-12目录下
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* 需要的前往需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
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* 需要的前往需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
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* 找到webank.rar压缩包,下载覆盖工程目录Data/corpus/webnk文件夹就好
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* 找到webank.rar压缩包,下载覆盖工程目录Data/corpus/webnk文件夹就好;chinese_L-12_H-768_A-12覆盖Data/chinese_L-12_H-768_A-12就好
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* 1.训练
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* 1.训练
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* python keras_bert_classify_bi_lstm.py 或者 python keras_bert_classify_text_cnn.py
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* python keras_bert_classify_bi_lstm.py 或者 python keras_bert_classify_text_cnn.py
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* 2.测试(__main__下面注释掉train()和predict(), 改为tet()就好,predict()同理)
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* 2.测试(__main__下面注释掉train()和predict(), 改为tet()就好,predict()同理)
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