LSTM结合多头自注意力模型可见本人的上上篇博客,本文将结合RoBERTa - LSTM - 多头自注意力(Muti-Attention)三者建立分类模型(在跑实验的时候可以设置为BiLSTM或者BiGRU)。 上文说到,RoBerta有两个输出,一个是[CLS]的输出,可作为文本的句嵌入,另一个是序列输出(sequence output),可视为文本的字嵌入,那么我们能不能...
Text rnn + bigru 0.7383 0.7194 Text cnn 0.7292 0.7088 bigru + attention 0.7335 0.7146 RCNN 0.7355 0.7213 BERT 0.7938 0.787 * 基于真实数据做的文本分类,用过不少模型,BERT的性能可以说是独一档 * BERT确实牛逼,不过一部分原因也是模型量级就不一样 <>7. 总结 * 使用代码的时候按照参数表修改下参数,把...
因为有了代码的经验,再看之前的那些论文似乎就觉得很容易了,今天这篇是很简单的一篇《基于 BERT-BiLSTM 的短文本情感分析 杨奎河,刘智鹏》,没有什么创新的,不过他在论文中写的内容倒是可以帮助我理解代码。 仿照这篇,我也能写出一篇BERT-BIGRU的论文,还是多情感分类的。 模型结构: 文本向量化表示层:常用的 Word...
输入BiGRU中,以捕获文本的全局语义信息;然后,将BiGRU层的结果输入CNN中,捕获文本局部语义特征;最后,将特征向量输入Softmax层得到分类结果.实验采用中文新闻文本标题数据集,结果表明,基于BERT-BiGRU-CNN的文本分类模型在数据集上的F_(1)值达到0.948 5,优于其他基线模型,证明了BERT-BiGRU-CNN模型可提升短文本的分类...
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
TextBiGRU 我首先测试的是TextCNN这个模型,关于这里我也有一些小经验可以和大家分享,这里很推荐大家了解DPCNN这个模型 @夕小瑶 个人在小瑶的分享上学到了很多。 夕小瑶:从经典文本分类模型TextCNN到深度模型DPCNN 这篇文章很详细地讲解了对于文本分类到底是卷积层重要还是分类层重要,我通过这个改进了一下自己的TextCNN,...
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
NumbericFeaturesEmbedding BiGRU_Model StackedEmbedding BiGRU_CRF_Model GPT2Embedding BERTEmbeddingV2(TransformerEmbedding) 1.2 模型流程 以下流程以 CLUENER 数据集、TensorFlow 1.15.0 (Python 3.6.13)、kashgari 1.5.0 环境为例。 将cluener 数据集中的数据处理成要求格式(代码见第二部分) 进入conda 虚拟环...