BERT既可以认为是一个生成Word Embedding的方法,也可以认为是像LSTM这样用于特征提取的模型结构。 2. 结构 BERT结构 BERT的结构如上图所示。可以看到当Embeddings被输入后,会经过多层的Transformer的encoder(即图中的Trm)进行特征提取。注意!!!这里每一层的所有Trm是共用一套W_q,W_k和W_v的,而由于使用了多头注意...
步骤三:构建LSTM模型 接下来,我们将BERT的输出送入LSTM模型,以捕捉文本中的时序依赖性。 importtorchimporttorch.nnasnnclassBertLstmModel(nn.Module):def__init__(self, hidden_dim=128, lstm_layers=2):super(BertLstmModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=768, hidden_size=hidden...
为了解决上述问题,我们可以尝试将BERT与LSTM结合使用。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...
[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline,而且能达到很好的效果,这几乎得益于BER...
定义LSTM模型:构建一个LSTM模型来编码文本数据。你可能需要为键和查询分别定义模型,或者共享一个模型。 文本向量化:将文本转换为适合LSTM处理的格式,例如词嵌入向量序列。 编码文本 编码键:使用LSTM模型编码数据库中的每个键。 编码查询:使用同一个LSTM模型编码用户的查询。
ELMo不是对每个单词使用固定嵌入,而是在为其中的每个单词分配嵌入之前查看整个句子,它使用在特定任务上训练的双向LSTM来创建这些嵌入。 ELMo在NLP背景下向预训练迈出了重要一步。ELMo LSTM将使用我们数据集语言中的大量数据集进行训练,然后我们可以将其用作需要处理语言的其他模型中的组件。 ELMo的秘密是什么? ELMo通过...
本文将分 2 期进行连载,共介绍10个在文本生成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第1 期:Seq2Seq(RNN)、Seq2Seq(LSTM)、Seq2Seq+Attention、SeqGAN、Transformer 第2 期:GPT、BERT、XLM、GPT-2、BART 您正在阅读的是其中的第 2 期。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代...
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: ...
BERT VS ELMO:BERT 模型使用多层双向Transformer作为特征提取器,同时提取 上下文信息,ELMO模型使用两对双层双向LSTM分别提取上文信息和下文信息 ,然后将提取的信息进行拼接后使用。相较于ELMO,BERT使用了更强大的Transformer作为特征提取器,且BERT是同时提取上下文信息,相较于ELMO分别提取上文信息和下文信息,更加的“浑然天...
在Transformer出现以前,主流的NLP语言模型是RNN以及以RNN为基础的LSTM(长短期记忆)。RNN是链式模型,缺点是无法传递相距太远的词向量特征。为此LSTM做出的改进是将传递的记忆分为长期和短期特征。 而Transformer针对RNN的缺点提出的改进是引入query(查询), key(键值), value(值)三个向量,每个输入词向量的q向量会与句子...