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...
Bi-LSTM使用两个独立的LSTM网络,一个从左到右处理文本,另一个从右到左处理文本。它可以捕获更全面的上下文信息,并且在处理长序列时更有效。 在这个流程图中,输入文本被转换为嵌入向量,然后经过一个双向LSTM层和一个最大池化层,最后通过一个全连接层进行分类。 示例代码: import tensorflow as tf from tensorflow....
首先定义一个配置文件类,类里边存放Bert和LSTM的一些超参数 classConfig(object):'''配置参数'''def__init__(self,dataset):self.model_name='Bert RNN Model'# 训练集,测试集,检验集,类别,模型训练结果保存路径# self.train_path=dataset+'/data/dev.txt'# self.test_path=dataset+'/data/dev.txt'# se...
Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 二、数据集合 数据集为IMDB 电影影评,总共有三个数据文件,在/data/rawData目录下,包括unlabeledTrainData.tsv,labeledTrainData.tsv,testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据(labeledTrainData),但是在训练word2vec...
关于Seq2Seq的模型抽象,笔者之前在浅谈分词算法系列博文中也有反复提及(浅谈分词算法(5)基于字的分词方法(bi-LSTM)),在分词或者词性标注的NLP任务中,我们将文本序列映射到另一个结果序列,如词性tag,分词的BEMS标记tag等。 而在另一类NLP任务,即机器翻译(MT)中,也可以抽象成一种序列到序列的模型,在谷歌2014年的...
双向LSTM与注意力机制:双向LSTM可以理解上下文,注意力机制使模型关注关键信息。 预训练语言模型:如BERT、GPT,它们通过大量语料预训练,然后微调用于分类任务,大幅提高了分类性能。 最新的预训练语言模型: BERT和Transformers:这类模型极大提升了文本分类的精度和速度,成为当前最流行的文本分类方法。
与这三个模型相比,ELMo是一种使用LSTM的基于特征的方法,而BERT和OpenAI GPT是使用Transformer的微调方法(也可以归类到本文第七类Transformer模型里,为了表述清晰,本文将GPT和BERT放入Pre-train类别中介绍)。此外,ELMo和BERT是双向训练模型,而OpenAI GPT是从左到右的训练。因此,BERT得到了一个更好的结果,它结合了ELMo...
一个嵌入层，如前文所述, 将文本序列作为输入, 词向量作为权重。一个简单的Attention层，它不会影响预测，但它可以捕捉每个样本的权重, 以便将作为一个不错的解释器（对于预测来说它不是必需的，只是为了提供可解释性，所以其实可以不用加它）。这篇论文（2014）提出了序列模型（比如LSTM）的Attention机制，探究了...
编码后,作为你自己设计的某种模型(例如 LSTM、SVM 等都由你自己定)的输入,等于说将 Bert 作为一个句子特征编码器,这种方法没有反向传播过程发生,至于如果后续把定长句子向量输入到 LSTM 种继续反向传播训练,那就不关 Bert 的事了。这也是一种常见的语言模型用法,同类的类似 ELMo。
BERT-文本分类demo title: Bert文本分类 一.模型准备 首先在huggingface上下载对应的模型,也可以通过安装transformer,来将tensorflow版模型改为pytorch版。 最后得到:config.json、pytorch_model.bin 和 vocab.txt。 1.config.json:顾名思义,该文件就是 BERT 模型的配置文件,里面记录了所有用于训练的参数设置。