输入是文本数据的input_ids和attention_mask,首先通过 BERT 模型生成文本的表示,然后将这些表示传递给 RNN 模型。RNN 模型进一步处理序列信息,最终通过全连接层 (fc) 生成文本分类的 logits。 在这个模型中,BERT用于捕捉单词之间的语义信息,而RNN则用于处理序列中的时序信息。最后的全连接层产生输出,表示文本数据属于每...
本文主要采用了RNN和新闻文本分类这两个训练模型来进行新闻文本分类的对比,这两个模型实验所用的共同参数如表2所示。 表2 两模型的相同参数 3.2.2 实验训练 本实验是在Google实验室上进行网络训练的,配置好tensorflow环境后,下载所需数据集,分别定义RNN和BERT训练模型,再代入同一新闻文本数据集进行模型训练。 通过RNN...
BERT + RNN BERT + CNN BERT + RCNN BERT + DPCNN 参考资料 一般任务 = 预训练 + 架构 + 应用 在本文中,我们将用BERT + 架构去实现文本分类任务 未使用BERT架构,使用基本的模型架构解决文本分类任务的可见这篇文章 中文文本分类,基本模型的pytoch实现- 影子的文章 - 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/57 BERT...
(1)Masked LM (带mask的语言模型训练) RNN、LSTM、GRU都是以序列的方式逐一的产生输出结果,从而导致了训练速度过慢,通过采用Masked LM,当训练数据在送入模型之前,有15%的词汇以【mask】符号取代,之后算法通过使用未mask的词汇来预测这些被mask的词汇。 在这些被选中的token中, 数据生成器并不是把它们全部变成[MA...
另一种策略是对输入中的每个token都做一个二分类，来判断其是否为开始位置或者结束位置，这种策略就可以...
一，准备数据 准备数据阶段主要需要用到的是datasets.Dataset 和transformers.AutoTokenizer。1，数据加载 H...
本文将分 3 期进行连载,共介绍20个在文本分类任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第1 期:RAE、DAN、TextRCNN、Multi-task、DeepMoji、RNN-Capsule 第2 期:TextCNN、DCNN、XML-CNN、TextCapsule、、Bao et al.、AttentionXML 第3 期:ELMo、GPT、BERT、ALBERT、X-Transformer、LightXML、TextGCN、TensorGCN ...
pytorch RNN 文本分类案例 bert pytorch文本分类 最近项目组让我做一个文本分类的小任务,我一直习惯了做NLP的各种任务都起手用BERT看效果,这次数据质量较高,虽然label有点多,但F1还是达到了0.9以上。 之前对BERT的预训练过程做过详细解释,文章中的代码就是一段简洁的预训练Demo代码,对于了解BERT的预训练原理有很大...
由于 Tranformer 的结构不同,无法像 RNN 一样获取句子的时序信息,所以需要使用 Positional Encoding 表示字词在句子中的先后顺序。一种常见的计算方式是使用正弦函数和余弦函数来构造每个位置的值,后来的研究发现通过可训练的参数来实现的也能够达到同样的效果,BERT 模型中就是通过可训练参数的方法来实现的。
BERT 的网络架构使用的是《Attention is all you need》[2] 中提出的多层 Transformer Encoder 结构,其最大的特点是抛弃了传统的 RNN 和 CNN,通过 Attention 机制将任意位置的两个单词的距离转换成1,有效的解决了 NLP 中棘手的长期依赖问题。Transformer 的结构在 NLP 领域中已经得到了广泛应用,其网络架构如下图...