RNN 模型进一步处理序列信息,最终通过全连接层 () 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个文本类别的概率分布。 这种结合预训练模型和传统神经网络的方法可以在自然语言处理任务中取得很好的效果,特别是在情...
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...
TextRNN是一种循环神经网络,它在处理文本时可以考虑到单词的顺序。TextRNN使用递归方式将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入,以便将上下文信息传递到下一个时间步。TextRNN可以通过单向或双向循环神经网络实现。单向TextRNN只考虑文本的一个方向,而双向TextRNN同时考虑文本的正向和反向顺序,从而更好地捕获文本中的...
文本分类任务的数据格式较为简单,就是一个句子和一个标签,在这个项目中读取数据集的代码在util.py文件中,这个文件主要包含一个类:DatasetIterater,两个函数build_dataset()、build_iterator()。下面对他们进行介绍。 一、首先是build_dataset()函数,这个函数对数据集进行读取,并生成模型需要的数据格式。在此次文本分类...
在文本表示方面,会有超过filter_size的上下文的语义缺失,因此本篇文章利用RNN来进行文本表示,中心词左侧和右侧的词设为trainable,然后将中心词左侧和右侧的词concat作为中心词的表示。 当前step的中心词不输入lstm,仅仅与左侧词和右侧词在lstm的输出concat。
经典案例：RNN文本分类Python代码示例 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchtext.legacy import data, datasetsfrom torchtext.legacy import Field# 定义文本字段和标签字段TEXT = Field(tokenize='spacy', lower=True)LABEL = Field(sequential=False, use_vocab=False)# 定义数据...
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 ...
self.fc_rnn = nn.Linear(config.rnn_hidden *2, config.num_classes)defforward(self, x): context = x[0]# 输入的句子mask = x[2]# 对padding部分进行mask,和句子一个size,padding部分用0表示,如:[1, 1, 1, 1, 0, 0]encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, outpu...
1. Baseline:Bert文本分类器 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言模型,一经问世就横扫NLP领域11项任务的最优结果,可谓风头一时无二。 有关于Bert中transformer的模型细节,我们在此就不赘述了。感兴趣的朋友,可以看看《The Illustrated Transformer》[1]这篇文章。
训练和评估RNN神经网络模型 使用新闻测试数据集对新闻自动分类 二、基于RNN的新闻分类 整个项目过程分为8大步骤: Step1 加载数据集 Step2 分词和构建词汇表 Step3 构建数据加载器 dataloader Step4 定义神经网络模型 Step5 定义模型训练和评估函数 Step6 训练模型 ...