而BERT模型作为一种通用的预训练语言模型,可以适用于不同的分类任务,只需要对模型的输出层进行微调即可。对于意图识别任务,BERT模型的微调方法与传统的文本分类任务类似。首先,需要对输入的句子进行预处理,包括去除停用词、词干提取、词性标注等。然后,将预处理后的句子输入到BERT模型中,得到每个单词的向量表示。接着,...
2、目前,在利用特定领域少量样本对bert进行微调时,由于采用bert静态mask机制难以生成多样化的掩码,从而难以学习到复杂的语义表示,导致bert模型的性能提升并不明显。 技术实现思路 1、本技术实施例的目的在于提供一种bert模型的微调方法、装置、设备及存储介质,用以提高bert模型对于特定领域语料样本的语义学习性能。 2、第...
1.一种融合外部知识的bert模型的微调方法,其特征在于,包括以下步骤: 若接收到输入的中文语句,根据所述bert模型获取所述中文语句的句向量和词性向量; 从预设的外部知识库中提取所述中文语句的义原集合; 将所述义原集合中的义原输入至所述bert模型中以得到所述义原集合的义原向量集合; 从所述义原向量集合中筛选...
摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及装置,该方法包括:构建隐含层为Transformerblock网络的第一BERT模型以及隐含层为卷积神经网络的第二BERT模型且第一BERT模型的隐含层与第二BERT模型的隐含层的层数相等;根据第一文本集对第一BERT模型进行训练并基于训练后的第一BERT模型对第二BERT模型进行蒸馏...
一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及系统说明:本发明公开了一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及系统,包括识别文本获取模块、文本识别模块、...专利查询请上爱企查
本发明涉及神经网络技术,尤其涉及一种基于卷积神经网络的bert模型的微调方法及装置。 背景技术: bert模型是近年来自然语言处理(nlp)领域的热门研究领域之一。bert模型的训练主要分为两个阶段,在预训练(pre-trained)阶段,基于海量数据优化模型参数,学习到通用的语言表示,而在微调(fine-tuned)阶段,基于具体的下游任务重新...
摘要 本发明公开了一种融合外部知识的BERT模型的微调方法、装置及计算机设备,该方法包括:若接收到输入的中文语句,根据所述BERT模型获取所述中文语句的句向量和词性向量;从预设的外部知识库中提取所述中文语句的义原集合;将所述义原集合中的义原输入至所述BERT模型中以得到义原集合的义原向量集合;从所述义原向量集...
打开bert_get_data.py,将下图中打码的部分,改成新文件夹自定义的名字,保证训练集、验证集、测试集的路径对应准确。 在这里插入图片描述 8.2 模型训练 在bert_tarin.py中将epoch(迭代次数)改成自己想要的次数,这是为了让模型多训练几次从而观察参数选择预测性能相对最优的模型。
第一步:基于大规模中文评论语料库进行域内无监督训练bert预训练模型bcr; 第二步:引入conditionalrandomfield层,简称crf层,对bcr模型中语义表征层的输出序列添加语法约束,保证预测标签间依赖关系的合理性,准确抽取课程评论文本中的评论目标; 第三步:构建包含双注意力层的bcr-da模型分类表达课程评论目标的情感极性;上注意...
基于微调BERT模型的电力零售套餐向量表示方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于微调BERT模型的电力零售套餐向量表示方法说明:本发明涉及一种基于微调BERT模型的电力零售套餐向量表示方法,属于结构化数据处理技术领域。该方...专利查询请上爱企查