如果bidirectional 参数为True,则LSTM的的输出的最后一个维度为 input_size*2,因为双向LSTM会将两个LSTM网络的输入拼接在一起 2.2 forward(self,x)函数 forward(self,x)函数是Bert中一个特殊文章函数,forward(self,x)函数详细解析请看此文章 这里输入数据的结构为[输入的token序列,序列真实长度,mask序列],输入数据...
一种常见的做法是首先使用BERT对输入文本进行编码,得到每个单词的表示向量,然后将这些向量输入到LSTM中进行序列建模。这种结合方法不仅可以利用BERT强大的预训练能力,还能够借助LSTM在序列建模方面的优势,进一步提高模型的性能。下面是一个简单的示例代码,演示如何将BERT与LSTM结合使用。假设我们使用的是Hugging Face的Transfo...
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.n_layers=n_layers self.hidden_dim=hidden_dim self.bidirectional=bidirect...
简单地说就是,将字嵌入通过LSTM -多头自注意力得到一个新的句嵌入,然后将该句嵌入和RoBERTa的句嵌入concat,这样不就得到了一个同时结合了RoBERTa - LSTM - 多头自注意力的句嵌入了吗,再将其输入到全连接层(分类器)即可进行文本分类任务了!(其他分类任务同理,不同点只在于数据预处理) 具体流程见下图: 5. 模...
nlp机器翻译bert 机器翻译lstm 一、理论知识 Seq2Seq模型的基本思想:使用一个循环神经网络读取输入句子,将这个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中;再使用另一个循环神经网络读取这个编码,将其“解压”为目标语言的一个句子。这两个循环神经网络分别称为编码器(Encoder)和解码器(Decoder),所以也称为 encoder-...
往上走是第一层双向LSTM中对应单词位置的Embedding,这层编码单词的句法信息更多一些; 再往上走是第二层LSTM中对应单词位置的Embedding,这层编码单词的语义信息更多一些。 也就是说,ELMO的预训练过程不仅仅学会单词的Word Embedding,还学会了一个双层双向的LSTM网络结构,而这两者后面都有用。
代码文件为bert_lstm_ner.py,下面进行逐行解析: tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)#运行代码时,将会看到info日志输出INFO:tensorflow:loss = 1.18812, step = 1INFO:tensorflow:loss = #0.210323, step = 101INFO:tensorflow:loss = 0.109025, step = 201 ...
ELMo首先想到了在预训练阶段为每个词汇集其上下文信息,使用的是基于bi-LSTM的语言模型给词向量带上上下文语义信息: 上式分别代表了左右两向的LSTM-RNN,他们共享输入的词向量X以及RNN各层权重S,也就是使用双向RNN两向的输出,来同时预测下一个单词(右向的下一个,左向的上一个),具体结构如下图所示: ...
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 ...