Bert-Multi-Label-Text-Classification

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多标签文本分类这类任务，最怕的是从零开始搭架子。这个仓库恰好给出了一个能直接上手的起点：它把预训练的BERT和XLNet权重接到一套完整的PyTorch训练流程里，数据预处理、学习率调度、训练监控、按标签计算的AUC指标都配齐了。示例用的是Jigsaw toxic comment数据集，README一步步说清楚怎么下词表、改一个配置文件、跑三条命令行，就能从原始CSV训练出可用的分类器。代码量不大，通读一遍不费劲，想换自己的标签体系时，照着改改就行。需要提醒的是，它锁定的transformers 2.5.1版本比较旧，拿到新环境上跑之前，得先花点时间处理依赖兼容的问题。