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,...
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...
学生模型为单层biLSTM,再接一层全连接。 教师模型结构 教师模型为BERT,并对最后四层进行微调,后面也接了一层全连接。 损失函数 损失函数为学生输出s_logits和教师输出t_logits的MSE损失与学生输出与真实标签的交叉熵。 模型效果 Teacher Student 可以看出student模型与teacher模型相比精度有一定的丢失,这也可以理解,毕...
编码器)生成融合字,文本及位置的词向量作为训练 文本的词表征进行文本语义增强,然后将得到的词向量输送到BiLSTM(双向长短期记忆网络)网络中提取上下文关系特 征,最后使用Softmax分类器进行文本分类,模型准确率达0.9391.通过与其他主流方法进行对比和实验验证,实验结 果表明,文章提出的方法在进行新闻短文本分类时有良好...
Pytorch深度学习实战:基于Pytorch框架实现中文文本情感分类!新手入门必备的Pytorch实战项目! 1.6万 118 55:35 App 膜拜!1小时我居然就学会了【BERT-BiLSTM-CRF模型命名实体识别】应用,通俗易懂的讲解基于BERT的中文命名实体识别实战!NLP自然语言处理 3万 91 46:15 App BERT的PyTorch实现 2723 -- 11:07:53 App ...
思路:将bert做为嵌入层提取特征,然后传入BiLSTM,最后使用全连接层输出分类。创建bert_lstm模型,代码如下:classbert_lstm(nn.Module): def__init__(self,bertpath,hidden_dim,output_size,n_layers,bidirectional=True,drop_prob=0.5): super(bert_lstm,self).__init__() self.output_size=output_size self....
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