SpaCy- 트랜스포머 회귀 출력

아르투르 소콜로프 스키

분류 대신 회귀 출력을 갖고 싶습니다. 예를 들어 : n 클래스 대신 0에서 1까지의 부동 소수점 출력 값을 원합니다.

다음은 패키지 github 페이지의 최소한의 예입니다.

    import spacy
    from spacy.util import minibatch
    import random
    import torch

    is_using_gpu = spacy.prefer_gpu()
    if is_using_gpu:
        torch.set_default_tensor_type("torch.cuda.FloatTensor")

    nlp = spacy.load("en_trf_bertbaseuncased_lg")
    print(nlp.pipe_names) # ["sentencizer", "trf_wordpiecer", "trf_tok2vec"]
    textcat = nlp.create_pipe("trf_textcat", config={"exclusive_classes": True})
    for label in ("POSITIVE", "NEGATIVE"):
        textcat.add_label(label)
    nlp.add_pipe(textcat)

    optimizer = nlp.resume_training()
    for i in range(10):
        random.shuffle(TRAIN_DATA)
        losses = {}
        for batch in minibatch(TRAIN_DATA, size=8):
            texts, cats = zip(*batch)
            nlp.update(texts, cats, sgd=optimizer, losses=losses)
        print(i, losses)
    nlp.to_disk("/bert-textcat")

trf_textcat회귀 자로 작업 하는 쉬운 방법이 있습니까? 아니면 도서관 확장을 의미할까요?

아르투르 소콜로프 스키

해결 방법을 찾았습니다. nlp 파이프 라인에서 벡터 표현을 다음과 같이 추출합니다.

vector_repres = nlp('Test text').vector

모든 텍스트 항목에 대해 이렇게 한 후에는 텍스트의 고정 차원 표현으로 끝납니다. 연속 출력 값이 있다고 가정하면 선형 출력이있는 신경망을 포함한 모든 추정기를 자유롭게 사용할 수 있습니다.

벡터 표현은 텍스트에있는 모든 단어의 벡터 임베딩의 평균입니다. 귀하의 경우에는 차선책 일 수 있습니다.

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