【AI实战】基于 bert-base-chinese 预训练模型的多标签文本分类模型，BCEWithLogLoss解决样本不均衡问题

• 多标签文本多分类
• bert-base-chinese 预训练模型
• • bert-base-chinese
  • 模型地址
  • 模型拉取
• 样本不均衡问题
• • 解决样本不均衡问题方法
  • BCEWithLogLoss解决样本不均衡问题
  • • 1.对样本数量特别少的类别进行过采样
    • 2.设置 BCEWithLogLoss 的参数
• 环境搭建
• • 环境依赖
  • 环境配置过程
  • • 1. 拉取镜像
    • 2.创建docker容器
    • 3.配置依赖库
• 模型
• • 数据集</