bert bigru self-attention模型 bert bigru self-attention模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个双向的自注意力（self-attention）模型，它采用 Transformer 结构进行预训练，广泛用于自然语言处理（NLP）任务。GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络（RNN）的变种，用于处理序列...
内容提示: 地质通报 Geological Bulletin of China ISSN 1671-2552,CN 11-4648/P 《地质通报》网络首发论文 题目: 结合 BERT 与 BiGRU-Attention-CRF 模型的地质命名实体识别 作者: 谢雪景,谢忠,马凯,陈建国,邱芹军,李虎,潘声勇,陶留锋 网络首发日期: 2021-09-13 引用格式: 谢雪景,谢忠,马凯,陈建国,邱芹军...
使用的是具有强大特征提取能力的Transformer的编码器,其同时具有RNN提取长距离依赖关系的能力和CNN并行计算的能力。这两种能力主要是得益于Transformer-encoder中的self-attention结构,在计算当前词的时候同时利用了它上下文的词使其能提取词之间长距离依赖关系;由于每个词的计算都是独立不互相依赖,所以可以同时并行计算所有词...
针对网络安全这一特殊背景[1],设计了一种BERT-BiGRU-Self-Attention-CRF模型进行命名实体识别。以预训练模型Bert作为底座,通过Bert提升模型的语义理解和句子表达能力;结合双向的门控循环单元BiGRU,通过前向和后向传播来融合句子中的上下文信息,更好地捕捉前后文之间的关联特征;将BiGRU层的输出输入注意力机制中[2],通过...
意图识别在线健康社区BERT词向量BiGRUAttention机制针对传统用户意图识别主要使用基于模板匹配或人工特征集合方法导致成本高,扩展性低的问题,提出了一种基于BERT词向量和BiGRU-Attention的混合神经网络意图识别模型.首先使用BERT预训练的词向量作为输入,通过BiGRU对问句进行特征提取,再引入Attention机制提取对句子含义有重要影响力...
(self,tokens,masks=None):# BERTembedded,_=self.embedding(tokens,attention_mask=masks)cls_vector=embedded[:,0,:]cls_vector=cls_vector.view(-1,1,768)# GRU_,hidden=self.gru(cls_vector)hidden=hidden[-1]# Fully-connected layeroutputs=self.fc_1(hidden.squeeze(0))outputs=self...
(Fang et al.2023). Hybrid approaches combining BERT with models like BiGRU further enhance task performance, such as in extractive text summarization (Bano et al.2023). BERT’s influence continues to grow, with numerous studies expanding its application range (Gupta2024a,b; Aftan and Shah2023)...
3.3. BiGRU Layer Since the encoder part of the transformer adopts the self-attention structure, the output features are lack of order. To obtain the sequence characteristics of the fault text of metro on-board equipment, the BiGRU model is used to model the information below the upper BiGRU ...
针对该问题,提出一种基于BERT的BiGRU-Attention-CNN混合神经网络模型的中文情感分析方法.BERT模型能产生丰富的动态词向量,结合BiGRU对上下文的长期依赖能力和CNN的特征提取能力,并融入Attention机制分配不同的权重值重点关注.在酒店评论,外卖评论,网购评论,微博评论四种公开中文数据集进行情感分类实验,实验结果表明,该模型相...
试验结果表明:基于BERT的Attention - DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型可以提 高文本特征的利用率,减少特征丢失,能够实现快速及准确的农业问句文本相似度匹配,在本文所构建的农业问句 相似对数据集上精确率及F1值达到97. 2%和97. 6%,与其他6种问句相似度匹配模型相比,效果提升明粵,。 关键词:问答社区;农业问句...