再接全连接层进行分类,以及预训练语言模型和深度学习模型的结合,如Bert + CNN/RNN/RCNN/DPCNN,即取Bert最后一层所有的编码向量作为后续深度学习模型的输入,再进行分类。
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional N...
DPCNN近年来,利用技术手段实现对海量的网络舆情信息进行深度挖掘与分析成为研究热点,产生了诸多应用方法.针对"新冠疫情"引发的网络舆情,本文通过实例对比分析了BERT-DPCNN模型和多个深度神经网络模型在网络舆情情感分析上的有效性.对比结果表明,BERT-DPCNN模型在准确率,Macro_AUC和Micro_AUC等方面比其他模型均表现更好,...
DPCNN 91.25% 深层金字塔CNN Transformer 89.91% 效果较差 bert 94.83% 单纯的bert ERNIE 94.61% 说好的中文碾压bert呢 bert_CNN 94.44% bert + CNN bert_RNN 94.57% bert + RNN bert_RCNN 94.51% bert + RCNN bert_DPCNN 94.47% bert + DPCNN 原始的bert效果就很好了,把bert当作embedding层送入其它模型,效...
4.3.2 简单介绍DPCNN模型相较于TextCNN的改进? 4.4 TextRCNN 篇 4.4.1 简要介绍TextRCNN相较于TextCNN的改进? 4.5 RNN+Attention 篇 4.5.1 RNN+Attention进行文本分类任务的思路,以及为什么要加Attention / 注意力机制如何应用于文本分类领域? 4.6 GNN 图神经网络篇 4.6.1 GNN 图神经网络如何应用于文本分类领...
模型用到预训练Bert模型,在对输入经过encoder编码后,取[CLS] token(输入序列最前面需要添加特定的[CLS] token表示序列开始)对应的最后一层编码向量(隐状态),再接全连接层进行分类,以及预训练语言模型和深度学习模型的结合,如Bert + CNN/RNN/RCNN/DPCNN,即取Bert最后一层所有的编码向量作为后续深度学习模型的输入,...
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional ...
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional ...
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional ...
Fasttext -> TextCNN -> DPCNN -> TextRCNN -> TextBiLSTM+Attention -> HAN -> Transformer -> BERT 从预训练网络模型角度来说,地位大致如下:(像较于预训练模型,预训练词向量现在已经被淘汰了) ELMo -> ERNIE -> GPT -> BERT -> XLNet ...