bert bigru self-attention模型 bert bigru self-attention模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个双向的自注意力（self-attention）模型，它采用 Transformer 结构进行预训练，广泛用于自然语言处理（NLP）任务。GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络（RNN）的变种，用于处理序列...
内容提示: 地质通报 Geological Bulletin of China ISSN 1671-2552,CN 11-4648/P 《地质通报》网络首发论文 题目: 结合 BERT 与 BiGRU-Attention-CRF 模型的地质命名实体识别 作者: 谢雪景,谢忠,马凯,陈建国,邱芹军,李虎,潘声勇,陶留锋 网络首发日期: 2021-09-13 引用格式: 谢雪景,谢忠,马凯,陈建国,邱芹军...
使用的是具有强大特征提取能力的Transformer的编码器,其同时具有RNN提取长距离依赖关系的能力和CNN并行计算的能力。这两种能力主要是得益于Transformer-encoder中的self-attention结构,在计算当前词的时候同时利用了它上下文的词使其能提取词之间长距离依赖关系;由于每个词的计算都是独立不互相依赖,所以可以同时并行计算所有词...
针对网络安全这一特殊背景[1],设计了一种BERT-BiGRU-Self-Attention-CRF模型进行命名实体识别。以预训练模型Bert作为底座,通过Bert提升模型的语义理解和句子表达能力;结合双向的门控循环单元BiGRU,通过前向和后向传播来融合句子中的上下文信息,更好地捕捉前后文之间的关联特征;将BiGRU层的输出输入注意力机制中[2],通过...
该网络模型串联了一个检测模型 ( BiGRU ) 和一个纠错模型 ( BERT ),双向的GRU模型输出每个token位置是错误词的概率,当错误概率为1时,退化为原生BERT模型纠错。 该模型的创新点在于BERT输入的词向量不是原始输入的token,而是token的embbeding和 [MASK] 的embbeding的加权平均值,权重是BiGRU输出序列中每个位置的...
Therefore, based on the pre-trained model (BERT), this paper proposes a military event detection method which combines BiGRU and attention mechanism. The language model is trained to construct a vector representation method combining word vector and position vector. BiGRU neural network is used to ...
(self,tokens,masks=None):# BERTembedded,_=self.embedding(tokens,attention_mask=masks)cls_vector=embedded[:,0,:]cls_vector=cls_vector.view(-1,1,768)# GRU_,hidden=self.gru(cls_vector)hidden=hidden[-1]# Fully-connected layeroutputs=self.fc_1(hidden.squeeze(0))outputs=self...
3.3. BiGRU Layer Since the encoder part of the transformer adopts the self-attention structure, the output features are lack of order. To obtain the sequence characteristics of the fault text of metro on-board equipment, the BiGRU model is used to model the information below the upper BiGRU ...
针对该问题,提出一种基于BERT的BiGRU-Attention-CNN混合神经网络模型的中文情感分析方法.BERT模型能产生丰富的动态词向量,结合BiGRU对上下文的长期依赖能力和CNN的特征提取能力,并融入Attention机制分配不同的权重值重点关注.在酒店评论,外卖评论,网购评论,微博评论四种公开中文数据集进行情感分类实验,实验结果表明,该模型相...
(Fang et al.2023). Hybrid approaches combining BERT with models like BiGRU further enhance task performance, such as in extractive text summarization (Bano et al.2023). BERT’s influence continues to grow, with numerous studies expanding its application range (Gupta2024a,b; Aftan and Shah2023)...