Hola a todos, soy Wei Xue AI. Hoy les presentaré la aplicación práctica de la práctica de aprendizaje profundo 53-Clasificación de descripción de la industria: análisis basado en el modelo ALBERT y el marco PyTorch. En este artículo, exploraremos en profundidad cómo usar Modelo ALBERT y aplicación práctica del marco PyTorch para la clasificación de descripciones industriales. Primero presentaremos los escenarios de aplicación de la clasificación industrial, luego los practicaremos a través de algunas muestras de datos chinos y, finalmente, proporcionaremos un código ejecutable completo para que pueda probarlo usted mismo.
Tabla de contenido
- introducción
- Escenarios de aplicación de clasificación industrial.
- Muestras de datos y preprocesamiento.
- Introducción al modelo ALBERT
- Introducción al marco PyTorch
- Implementación práctica de la clasificación de descripción de la industria basada en ALBERT y PyTorch
- 6.1 Carga y procesamiento de datos
- 6.2 Construcción del modelo
- 6.3 Modelo de entrenamiento
- 6.4 Evaluación y optimización del modelo.
- en conclusión
1. Introducción
Con el vigoroso desarrollo de la economía social, el gran panorama de todos los ámbitos de la vida es como una pintura colorida, llena de innumerables detalles delicados. Estos detalles son como perlas finas, conectadas entre sí para formar un collar de descripciones de la industria. Con la ayuda del modelo ALBERT y el marco PyTorch, somos como un hábil artesano de la joyería, capaz de clasificar hábilmente estas preciosas descripciones de la industria, haciéndolas presentar una belleza exquisita incomparable.
2. Escenarios de aplicación de la clasificación industrial.
La clasificación industrial se utiliza ampliamente en muchos campos, como la toma de decisiones de inversión, el análisis de mercado, el análisis de productos competitivos, la estrategia de desarrollo corporativo, etc. Mediante una clasificación detallada de las industrias, puede ayudar a los inversores a comprender mejor la dinámica del mercado y proporcionar a las empresas una base para la toma de decisiones comerciales más precisa.
3. Muestras de datos y preprocesamiento
Primero veamos un ejemplo de datos de descripción de la industria. Nuestros datos se almacenan en formato csv y contienen dos columnas: Descripción de la industria (texto