本文将针对BERT+Attention文本分类模型展开详细的介绍和分析。 二、BERT模型介绍 1. BERT模型架构 BERT模型的核心架构是基于Transformer编码器的双向模型。它包括多层Transformer块,每个块包括多头自注意力机制和前向神经网络。BERT模型通过预训练学习句子和单词之间的关系,使得在进行下游任务时能够更好地理解和表征文本。
本质上来说,Transformer就是一个只由attention机制形成的encoder-decoder结构。关于attention的具体介绍可以参考之前这篇理解Attention机制原理及模型。理解Transformer模型可以将其进行解剖,分成几个组成部分: Embedding (word + position) Attention mechanism (scaled dot-product + multi-head) Feed-Forward network ADD(类...
具体来说,self-attention 是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,但是目标词本身的语义还是会占主要部分的,因此,经过BERT的12层,每次词的 Embedding 融合了所有词的信息,可以去更好的表示自己的语义。 而[CLS]位本身没有语义,经过12层,得到的是attention后所有词的加权平均,相比其他正常词,可以更好的表征句子...
NLP中BERT,Transformer,Attention可谓是鼎鼎有名,对于它们的定义,以及之间的联系却是一头雾水。 本文将对这三者进行详细描述,并且推荐本人已阅读,写得很好的文章。 Attention部分见:虹膜小马甲:【精华】BERT,Transformer,Attention(上) Transformer部分见:虹膜小马甲:【精华】BERT,Transformer,Attention(中) 本文主要介绍...
BERT是一种基于transformer架构的双向模型,它以一种速度更快的基于Attention的方法取代了RNN(LSTM和GRU)的sequential属性。 该模型还在两个无监督任务(“遮蔽语言模型”和“下一句预测”)上进行了预训练。这让我们可以通过对下游特定任务(例如情绪分类,意图检测,问答等)进行微调来使用预先训练的BERT模型。 本文将手把手...
在文本分类场景,只需要将原始文本输入到Bert中,就可以利用到预训练的token embedding知识以及Bert的self Attention结构直接将文本转化为对应的特征向量,其中向量的第一个位置[CLS]单独用来给下游分类任务使用的,比如文本分类,情感分类,一对文本的相似匹配分类等等,Bert对下游分类任务的微调网络示意图如下...
那么在self-attention中,所谓self就都是它自己,没有所谓encoder和decoder的区分,对于经过embedding后的文本向量,通过三个不同的权重向量,分别映射成为query、key以及value,之后通过下图的步骤得到最终的编码向量: 我们可以看到除了映射成为query、key、value时的过程与attention不同外,后续的计算流程self-attention与attention...
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
outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)# 获取BERT模型的最后一层隐藏状态 last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作，如分类、命名实体识别等 logits = self.task_specific_layer(last_hidden_state[:, 0, :]) # 取CLS特征作为整个序列的表示 return ...