本文将介绍基于BERT模型的文本分类方法,并探讨其优势和应用。 一、BERT模型简介 BERT模型是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型,其基础是Transformer模型。与传统的Word2Vec或GloVe等模型不同,BERT模型将双向Transformer结构应用于语言建模任务中,通过遮蔽部分句子的词汇来训练模型,使其学习到更全局的句子表示。BERT...
本申请实施例属于自然语言处理技术领域,涉及一种基于BERT的文本分类方法装置,计算机设备及存储介质,该方法包括:接收用户通过请求终端发送的携带有咨询数据的会话请求;响应会话请求,将咨询数据输入至基于三元组损失函数训练好的BERT网络进行特征转化操作,得到会话特征向量;将会话特征向量输入至Dense分类层进行类别预测操作,得到...
针对中文新闻文本分类任务,研究者提出许多分类算法和训练模型,证明深度学习分类方法的有效性。 以BERT [1](Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型为例:在文献 [2]的实验中可以得出,BERT-CNN模型取得的效果最佳,但是从工程落地的角度来说,模型参数量过于巨大,仅仅一个BERT模型,参数就达一亿多...
本文提出了一种基于BERT的多层次文本分类方法,主要包括以下几个层次: 3.1特征提取层 在这一层次中,我们使用BERT模型对输入的文本数据进行编码,得到每个单词的向量表示。具体来说,我们首先将输入的文本数据进行分词处理,然后将每个单词映射到BERT模型的词汇表中,得到该单词对应的向量表示。接下来,我们使用BERT模型对这些...
基于BERT的文本分类方法和装置专利信息由爱企查专利频道提供,基于BERT的文本分类方法和装置说明:本申请实施例公开了一种基于BERT的文本分类方法和装置,方法包括:将预测用的原始样本数据输入到训练完...专利查询请上爱企查
基于BERT 的子词级中文文本分类方法 李思锐 成都信息工程大学，计算机学院，四川 成都 收稿日期：2020年5月15日；录用日期：2020年5月28日；发布日期：2020年6月4日 摘 要 随着时代的发展，网络中文本数量飞速增长，为了高效地提取和处理，对文本进行分类必不可少。该文以BERT 模型为基础，提出了一种子词级...
基于BERT-AWC的文本分类方法研究.docx,1.?? 引言 文本分类是自然语言处理领域的一个重要问题,随着网络购物和各大社交平台的快速发展,人们越来越多地通过网络评论来抒发自己情感,通过文本分析方法可以确定文本的情感极性或是文本讨论的主题等关键信息,从而高效处理大批量
基于BERT预训练模型和卷积网络的文本分类方法和系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于BERT预训练模型和卷积网络的文本分类方法和系统说明:本发明提供了一种基于BERT预训练模型和卷积网络的文本分类方法和系统,包括步骤1在数据库中获取各领域...专利查询请上爱企查
1、针对传统处理方式效率低下等问题,本发明提供了基于bert的电力行政文本分类方法、装置、设备及存储介质,可以科学有效地识别大量电力行政中的文本数据中的类别,大大提高文本分类效率,快速提取关键信息。 2、本发明的具体技术方案如下: 3、一种基于bert的电力行政文本分类方法,包括以下步骤: 4、s1:历史电网文本数据经过...