LSTM结合多头自注意力模型可见本人的上上篇博客,本文将结合RoBERTa - LSTM - 多头自注意力(Muti-Attention)三者建立分类模型(在跑实验的时候可以设置为BiLSTM或者BiGRU)。 上文说到,RoBerta有两个输出,一个是[CLS]的输出,可作为文本的句嵌入,另一个是序列输出(sequence output),可视为文本的字嵌入,那么我们能不能...
Text rnn + bigru 0.7383 0.7194 Text cnn 0.7292 0.7088 bigru + attention 0.7335 0.7146 RCNN 0.7355 0.7213 BERT 0.7938 0.787 * 基于真实数据做的文本分类,用过不少模型,BERT的性能可以说是独一档 * BERT确实牛逼,不过一部分原因也是模型量级就不一样 <>7. 总结 * 使用代码的时候按照参数表修改下参数,把...
因为有了代码的经验,再看之前的那些论文似乎就觉得很容易了,今天这篇是很简单的一篇《基于 BERT-BiLSTM 的短文本情感分析 杨奎河,刘智鹏》,没有什么创新的,不过他在论文中写的内容倒是可以帮助我理解代码。 仿照这篇,我也能写出一篇BERT-BIGRU的论文,还是多情感分类的。 模型结构: 文本向量化表示层:常用的 Word...
词向量作为Bi GRU的输入进行训练,该模型可以同时从两个方向对文本信息进行特征提取,使模型具有更好的文本表示信息能力,达到更精确的文本分类效果.使用提出的BERT-BiGRU模型进行文本分类,最终准确率达到0.93,召回率达到0.94,综合评价数值F1达到0.93.通过与其他模型的试验结果对比,发现BERT-BiGRU模型在中文文本分类任务中有...
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
首先获取多种语义标签信息,具体做法是:对各个标签建立向量表,取向量,之后简单地用一个双向 GRU(BiGRU) 模型来获得深层的全局双向信息即可。 然后融合这些语义标签信息,具体做法是:将上一步骤中深层GRU双向信息都拼接起来,然后接一个全连接层来实现多语义标签信息的融合。 (3)对齐SRL token和BERT token的粒度 由于BE...
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
TextBiGRU 我首先测试的是TextCNN这个模型,关于这里我也有一些小经验可以和大家分享,这里很推荐大家了解DPCNN这个模型 @夕小瑶 个人在小瑶的分享上学到了很多。 夕小瑶:从经典文本分类模型TextCNN到深度模型DPCNN 这篇文章很详细地讲解了对于文本分类到底是卷积层重要还是分类层重要,我通过这个改进了一下自己的TextCNN,...
(4)易于迁移学习:使用预训练好的BERT,只需加载预训练好的模型作为自己当前任务的词嵌入层,后续针对特定任务构建后续模型结构即可,不需对代码做大量修改或优化。 1.4 用法 针对不同的NLP任务,有不同的使用方式,如下: (a)句对分类 判断两句子之间的关系,如句子语义相似度、句子连贯性判定等,其本质是文本分类。
使用seq2vec模块进行句子情感分类 使用BiGRU-CRF模型完成快递单信息抽取 使用预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取 使用Seq2Seq模型完成自动对联 使用预训练模型ERNIE-GEN实现智能写诗 使用TCN网络完成新冠疫情病例数预测 使用预训练模型完成阅读理解 自定义数据集实现文本多分类任务 加入交流群,一起学习吧 现在就加入PaddleNL...