本文将针对BERT+Attention文本分类模型展开详细的介绍和分析。 二、BERT模型介绍 1. BERT模型架构 BERT模型的核心架构是基于Transformer编码器的双向模型。它包括多层Transformer块,每个块包括多头自注意力机制和前向神经网络。BERT模型通过预训练学习句子和单词之间的关系,使得在进行下游任务时能够更好地理解和表征文本。
本质上来说,Transformer就是一个只由attention机制形成的encoder-decoder结构。关于attention的具体介绍可以参考之前这篇理解Attention机制原理及模型。理解Transformer模型可以将其进行解剖,分成几个组成部分: Embedding (word + position) Attention mechanism (scaled dot-product + multi-head) Feed-Forward network ADD(类...
attention_mask即为上节我们说的MASK,这里进行拓展一个维度。 这里再简要介绍一下adder。tf.cast方法只是转换数据类型,这里用x代表attention_mask,(1-x)* (-1000)的目的是当attention为1时,即要关注这个,那么(1-x)就越趋近于0,那么做softmax,值就越接近于0,类似地,如果attention为0,那么进过softmax后的值就...
BERT是一种基于transformer架构的双向模型,它以一种速度更快的基于Attention的方法取代了RNN(LSTM和GRU)的sequential属性。 该模型还在两个无监督任务(“遮蔽语言模型”和“下一句预测”)上进行了预训练。这让我们可以通过对下游特定任务(例如情绪分类,意图检测,问答等)进行微调来使用预先训练的BERT模型。 本文将手把手...
return encoded['input_ids'], encoded['attention_mask'] def predict(content): input_ids, attention_mask = tokenize(content) result = session.run( [output_name], {input_name: input_ids, 'attention_mask': attention_mask}) pred_label = np.argmax(result[0], axis=1) ...
outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)# 获取BERT模型的最后一层隐藏状态 last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作，如分类、命名实体识别等 logits = self.task_specific_layer(last_hidden_state[:, 0, :]) # 取CLS特征作为整个序列的表示 return ...
Transformer部分见:虹膜小马甲:【精华】BERT,Transformer,Attention(中) 本文主要介绍Bert。 BERT,Transformer,Attention 关系总览 一、定义和由来 以前的NLP项目通常做法是,先讲文字训练,转为词向量(如word2vec,ELMo),再进行建模。 但是为每个NLP任务去深度定制泛化能力极差的复杂模型结构其实是非常不明智的。
在文本分类场景,只需要将原始文本输入到Bert中,就可以利用到预训练的token embedding知识以及Bert的self Attention结构直接将文本转化为对应的特征向量,其中向量的第一个位置[CLS]单独用来给下游分类任务使用的,比如文本分类,情感分类,一对文本的相似匹配分类等等,Bert对下游分类任务的微调网络示意图如下 下游任务为分类的...
Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号、新闻媒体都被BERT(《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型。 笔者...
我们有多种技术从原始文本数据中提取信息，并用它来训练分类模型。本教程比较了传统的词袋法（与简单的机器学习算法一起使用）、流行的词嵌入模型（与深度学习神经网络一起使用）和最先进的语言模型（和基于attention的transformers模型中的迁移学习一起使用），语言模型彻底改变了NLP的格局。我将介绍一些有用的Python代码...