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...
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....
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...
双向上下文建模:不同于传统的RNN或LSTM仅考虑单向上下文信息,BERT利用Transformer的自注意力机制同时捕获词序中前后的语境信息。 Masked Language Modeling (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP):BERT的预训练任务包括MLM,即随机遮蔽部分词汇,让模型预测被遮蔽词汇;NSP则是判断两段文本是否构成连贯的上下文关系。这些任务...
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...
本范例我们微调transformers中的BERT来处理文本情感分类任务。我们的数据集是美团外卖的用户评论数据集。模型...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention
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...