CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像处理领域。但同样可以应用于文本处理任务中,例如文本分类。CNN通过卷积操作逐层提取文本的局部特征,并通过池化操作进行特征降维,从而得到更加抽象和有代表性的特征表示。二、BERT+CNN模型构建我们可以将BERT和CNN结合使用,以充分发挥两者的优势。首先,我们使用BERT对输入文本进行编码,得到每个
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它能够理解和生成自然语言文本。BERT在各种NLP任务中表现出色,包括文本分类、命名实体识别和问答等。TextCNN(Convolutional Neural Network for Text)是一种卷积神经网络模型,专为文本数据设计。它通过卷积操作捕捉文本中的局...
(batch_size, sequence_length, hidden_size) pooler_output:通常后面直接接线性层用来文本分类,不添加其他的模型或层。 hidden_states:每层输出的模型隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。12*(batch_size, sequence_length, hidden_size) 根据上面三个可知,如果我们要加上 TextCNN 模型,可以选择last_hidden_state和...
x): """ Forward pass of the TextCNN model. :param x: torch.Tensor, input tens...
TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文 中提出. 是2014年的算法. 将Text的词向量拼接在一起,就好比一张图,只不过这个图只是一个channel的.这里使用的就是Conv1d. ...
在Bert问世前,TextCNN在文本分类模型中占据了举足轻重的位置。这源于CNN网络可以很有效的捕捉文本序列中的n-gram信息,而分类任务从本质上讲是捕捉n-gram排列组合特征。无论是关键词、内容,还是句子的上层语义,在句子中均是以n-gram特征的形式存在的。 TextCNN模型结构 2.2 魔改思路 作者在做完Bert和TextCNN的实验惊...
寄语:Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法,但在Bert面前,就是小巫见大巫了。
基于bert的文本分类模型架构图 bert4keras 文本分类 bert4keras + textCNN实现文本分类 前言 一、data process 二、model 三、train 四、predict 前言 【写这个是为了做笔记,如果有写错的地方,请一定告诉我,感谢】 利用bert4keras库和textCNN实现文本分类
图一:bert分类模型结构 Bert文本分类模型常见做法为将bert最后一层输出的第一个token位置(CLS位置)当作句子的表示,后接全连接层进行分类。 图二:TextCNN分类模型结构 在Bert问世前,TextCNN在文本分类模型中占据了举足轻重的位置,源于Cnn网络可以很有效的捕捉文本序列中的n-gram信息,而分类任务从本质上讲是捕捉n-gram...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention