用的就是两层GCN,主要亮点是在构造文本图网络那一块,其中document-word用的TF-IDF来构造边权重,TF-IDF构造是一个全局特征(通过统计所有文档词重要度得来),这在一定程度上与GCN的局部特征融合得到弥补,这也可能是只需一个两层的浅层GCN网络就达到最好效果的部分原因。
BertGCN的fastNLP实现 fastrcnn原理 1 基本结构 1.1 算法流程 Faster-RCNN算法流程可分为4个步骤: 特征提取:将整个图像缩放到固定大小(由于后边有全连接层)输入到CNN网络中进行特征提取,得到特征图 候选区域提取:输入特征图,使用RPN结构生成候选框,将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵 ROI pooling:...
本文主要介绍如何实现fastNLP来复现今年发表在顶会的一篇论文BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERT。 BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERTarxiv.org/abs/2105.05727 FastNLP配置 本文采用的fastNLP版本号为0.6.0,可采用一下命令来安装 pip install -b...
我们知道GCN需要两个输入:邻接矩阵和节点特征,而这里对每个token提取的若干层特征就是节点特征,利用Attention构建的补充依赖图就是邻接矩阵。 2、GCN over Supplemented Dependency Graph 在每一层的补充依赖图上应用GCN,输入R1融合了BERT隐藏状态与BiLSTM隐藏状态,Rk融合了BERT隐藏状态与前一GCN层输出的节点表示。如下...
在建立文本图后,将图送入一个简单的两层GCN,第二层节点(词/文档)嵌入的大小与标签集相同,并送入一个softmax分类器,最后再经过交叉熵做分类。两层的GCN可以允许最多两步远的节点之间的信息传递。因此,尽管图中没有直接的文档-文档边,但两层GCN允许文档对之间的信息交互。
BertGCN的fastNLP实现主要包括以下步骤：环境准备：选用fastNLP版本0.6.0，通过命令安装。数据处理：构建图结构：首先，需要构建文本之间的图结构，得到邻接矩阵。这通常基于文本之间的相似性或其他关系度量。文本序列化：其次，将文本数据转换为BERT模型所需的序列形式。fastNLP提供了loader函数与PMIBuildGraph等...
KPI-BERT是一种专为金融报告设计的深度学习模型,它能够同时识别文本中的命名实体和实体之间的关系。该模型结合了双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)进行命名实体识别,并使用图卷积网络(GCN)的关系分类器进行关系抽取。在命名实体识别方面,KPI-BERT通过BiLSTM-CRF方法对每个单词进行标注,以确定其是否属于命名...
原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。
本文介绍如何利用fastNLP复现实验论文BertGCN，该论文结合了GCN和BERT模型，针对可传递文本分类任务。选用fastNLP版本0.6.0，通过命令安装。数据处理分为两步：首先构建图结构，得到邻接矩阵；其次，转换为BERT所需序列形式。fastNLP提供loader函数与PMIBuildGraph，简化了数据处理。主要代码包括文档id与文本对应...
BertGCN:异质图的转导式文本分类 📊 接下来是2021年ACL上的一篇论文——《BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERT》。这篇文章将整个数据集构建成一个异质图,然后结合GCN(图卷积网络)和BERT来进行转导式文本分类。这个方法不仅考虑了文本的语义信息,还利用了图的结构信息,真是双重加持...