前海征信大数据算法:风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类 特征工程(一) 特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型...
为双向LSTM #trainingparams epochs=10 #batch_size=50 print_every=10 clip=5#gradientclipping use_cuda=USE_CUDA bert_path='bert-base-chinese'#预训练bert路径 save_path='bert_bilstm.pth'#模型保存路径
知识蒸馏,中文文本分类,教师模型BERT,学生模型biLSTM 虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高,但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候,也是耗费相当多资源的,尤其是BERT出来以后,不管做什么用BERT效果都能提高,万物皆可BERT。 然而想要在线上部署应用,大公司倒还可以烧钱玩,毕竟有钱任性,小公司可玩不起,...
共4个分类。分析了几种不同方法:1)传统,如SVM, RF, KNN等;2)深度学习,如CNN, Char-CNN, biLSTM; 3)基于Transformer,BERT, Fusion等。 单独分析了Training Size的影响,缺乏完整上下文,pretraining的影响 2. Large-Scale News Classification using BERT Language Model: Spark NLP Approach NLP处理文本耗费过多...
知识蒸馏,中文文本分类,教师模型BERT,学生模型biLSTM 虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高,但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候,也是耗费相当多资源的,尤其是BERT出来以后,不管做什么用BERT效果都能提高,万物皆可BERT。 然而想要在线上部署应用,大公司倒还可以烧钱玩,毕竟有钱任性,小公司可玩不起,...
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...
为了进一步增强文本表示和提高新闻文本分类的效果,首先使用 BERT 预训练 模型对文本进行词嵌入映射,其次利用 BiLSTM-CNN 模型进一步提取文本上下文和局部关键特征,最后对新闻 文本进行分类;并在 THUCNews数据上进行对比实验,实验结果表明,BERT-BiLSTM-CNN 模型的文本分类效 果优于 Transformer,TextRNN,TextCNN 等深度...
知识蒸馏,中文文本分类,教师模型BERT,学生模型biLSTM 虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高,但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候,也是耗费相当多资源的,尤其是BERT出来以后,不管做什么用BERT效果都能提高,万物皆可BERT。 然而想要在线上部署应用,大公司倒还可以烧钱玩,毕竟有钱任性,小公司可玩不起,...
Bert --> BiLSTM 1层 --> BiGRU 1层 --> bert_pooler + 胶囊网络 --> Multi-Sample Dropout预测输出 同时加BiLSTM和BiGRU大概有接近一个点的提高。胶囊网络有的预训练模型有一点点提高,但有的有负效果。 还尝试过 用 max_pooling + avg_pooling + 胶囊网络 + bert_pooling等组合,效果均不如直接使用...
6488 4 17:07 App bert-bilstm-crf命名实体识别模型效果能不能更好 1106 -- 29:14 App BERT模型---文本分类 416 32 32:17:52 App 【NLP自然语言处理】这才是我想要的实战教程!博士用半天就教会了我大学四年一直想学的企业级实战项目!-人工智能/机器学习/深度学习 3.8万 67 30:26 App HuggingFace简...