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 ![](/images/xxx.png) 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