示例项目:中文文本分类
PyTorchNLPTransformer
💡 这是示例文章,用来演示"一个项目页"该怎么写。 复制本文件、改成你自己的项目即可,格式完全照抄。
项目简介
用一段话说清楚:你做了什么、为什么做、最后效果怎样。招聘方会先读这段。
背景与动机
写写做这个项目的起因:是课程作业、比赛、还是自己想解决的问题?
方法
- 数据:用了什么数据集,规模多大
- 模型:用了什么结构,为什么选它
- 训练:超参数、设备、训练时长
代码要点用代码块展示:
import torch
import torch.nn as nn
class Classifier(nn.Module):
def __init__(self, n_labels: int):
super().__init__()
# ...
self.fc = nn.Linear(hidden, n_labels)
def forward(self, x):
# ...
return self.fc(x)
结果
| 模型 | 准确率 | 备注 |
|---|---|---|
| 基线(TF-IDF + LR) | 87.2% | 传统方法 |
| 本工作 | 92.6% | +5.4% |
放上关键图表或截图更好(把图片放进 static/images/,然后用  引用)。
小结与下一步
- 我踩过最大的坑是什么
- 还可以怎么改进
- 收获 / 与课程的联系