我们使用的下游任务框架是一个TextCNN,但是我们做了一点改变。 原文TextCNN提供了3种大小的卷积核(token个数分别为2、3、4),这样做是因为中文的词汇长度绝大部分在1-4之间。 但是,中文里面也有很多5个字、6个字以及7个字的短语及诗词,所以我们选择了更加丰富的卷积核(token个数分别为2、3、4、5、6、7)。
首先,我利用了句子中每一个token的向量,即为一个2维向量,然后作为TextCNN的输入。再然后,经过TextCNN后,再连接一个全连接层,最后得到输出。在下面这段code中,self.sequence_output同样为ALBERT的句子特征输出,self.output_textcnn即为最后全连接层的输入。 显然,用TextCNN提取的信息比一个全连接层的效果要好。
为此，本文提出一种基于Albert（A Lite BERT）和TextCNN（Text Convolutional Neural Network）的中文文本分类研究方法。其中，Albert是一种预训练模型，文本数据首先经过Albert内部的双向Transformer编码器获得相应的动态文本词向量；然后使用TF-IDF算法抽取文本数据中权重最高的5个词构建关键词表；接下来将关键词表与词...
互联网数据众多,为高效管理互联网的海量中文文本数据,提出基于Albert与TextCNN的中文文本分类方法(ATT).该方法引入Albert模型解决一词多义问题,使用TF-IDF算法抽取当前文本数据中权重最高的5个词构建整个文档关键词表,将关键词表与Albert生成的词向量进行向量拼接,构成一个融合关键词信息的多义词向量.并且,在传统TextCNN...
文本分类互联网数据众多,为高效管理互联网的海量中文文本数据,提出基于Albert与TextCNN的中文文本分类方法(ATT).该方法引入Albert模型解决一词多义问题,使用TF-IDF算法抽取当前文本数据中权重最高的5个词构建整个文档关键词表,将关键词表与Albert生成的词向量进行向量拼接,构成一个融合关键词信息的多义词向量.并且,在...
2、针对藏文标记数据集不足的问题，本文训练了藏文ALBERT预训练模型以减少下游任务对标记数据集的需求，该预训练模型在掩词预测任务中精度达到74%，在句子顺序预测任务中精度达到89%。3、通过对比ALBERT藏文文本分类模型和GBDT、Bi-LSTM、TextCNN在文本分类任务中的性能差异，验证了藏文ALBERT预训练模型在文本分类任务中...
2. Re:文本分类实战(二)—— textCNN 模型 请问博主,能发一下数据集吗 --magret 3. Re:文本分类实战(八)—— Transformer模型 @小布归来了 层主您好,我在做复现的时候遇到了和您一样的问题,请问有办法解决吗?... --雪绒棉花糖 4. Re:大模型入门(一)—— LLaMa/Alpaca/Vicuna 哈哈哈,各种草泥马 -...
For propaganda technology detection in text, we propose a combination model of both ALBERT and Text CNN for text classification, as well as a BERT-based multi-task sequence labeling model for propaganda technology coverage span detection. For the meme classification task involved in text ...
查漏补缺之(一)—— fasttext与TextCNN 最近查看自己的博客,发现自己居然没有 fasttext与TextCNN的相关博客,正可谓左青龙右白虎王朝马汉在中间,没有这两位怎么能行呢?午休之前安排! 但需要提前说明的是,本篇博客不深入探究Fasttext与TextCNN的细节,只是基于既有知识点进行拓展解释,以期触类旁通。 fastText fastText...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN