首先,使用transformers库中的Sentence-BERT模型来处理文本数据。Sentence-BERT可以将句子转换为固定维度的向量表示,这有助于提高模型的性能。 然后,使用BiLSTM(双向长短期记忆)模型来处理Sentence-BERT输出的向量表示。BiLSTM可以捕获句子中的时序依赖关系,从而更好地理解文本内容。 最后,添加一个全连接层和一个输出层来...
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...
知识蒸馏,中文文本分类,教师模型BERT,学生模型biLSTM 虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高,但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候,也是耗费相当多资源的,尤其是BERT出来以后,不管做什么用BERT效果都能提高,万物皆可BERT。 然而想要在线上部署应用,大公司倒还可以烧钱玩,毕竟有钱任性,小公司可玩不起,...
效果最佳的是单层 BiLSTM 接 lastword【2】 或者 maxpool【3】。CNN 的推理速度更快,但是达到同样效果需要摞更多层。我使用的是文献【1】中介绍的 Blend-CNN,由 3 层改为 2 层。这是一种非常简单的改进,把每一层的卷积结果进行 maxpool,然后将各个层的输出 concat 在一起(基本思想是把让不同层次的语义...
共4个分类。分析了几种不同方法:1)传统,如SVM, RF, KNN等;2)深度学习,如CNN, Char-CNN, biLSTM; 3)基于Transformer,BERT, Fusion等。 单独分析了Training Size的影响,缺乏完整上下文,pretraining的影响 2. Large-Scale News Classification using BERT Language Model: Spark NLP Approach NLP处理文本耗费过多...
虽然无法还原句子，但频率估计可以还原一部分词，两个频率高的文本，在同一种语境下出现的概率更大，从语义相关性角度来说，可能会有一些语义相关性，改用明文后就可以随便用预训练语言模型了。模型结构 我们最终的模型结构大致是：Bert --> BiLSTM 1层 --> BiGRU 1层 --> bert_pooler + 胶囊网络 --> ...
做自己相关任务，比如中文分词、文本分类，命名实体识别，阅读理解，情感分析，文本相似度、信息抽取等任务...
BERT模型服务端:加载模型,进行实时预测的服务;使用的是 BERT-BiLSTM-CRF-NER提供的bert-base; API服务端:调用实时预测服务,为应用提供API接口的服务,用flask编写; 应用端:最终的应用端;我这里为了简便,并没有编写网页,直接调用了api接口。 Step1:数据准备 ...
IMDB电影评论情感分类,word embedding实战,LSTM实战,pytorch实战,NLP文本分类实战 6122 4 18:03 App 中文命名实体识别 BERT中文任务实战 18分钟快速实战 6488 4 17:07 App bert-bilstm-crf命名实体识别模型效果能不能更好 1106 -- 29:14 App BERT模型---文本分类 416 32 32:17:52 App 【NLP自然语言处...