TextCNN Kim 2014 经典的CNN文本分类 TextRNN BiLSTM TextRNN_Att BiLSTM+Attention TextRCNN BiLSTM+池化 FastText bow+bigram+trigram, 效果出奇的好 DPCNN 深层金字塔CNN Transformer 效果较差 预训练模型 模型介绍备注 bert 原始的bert ERNIE ERNIE bert_CNN bert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNN bert +...
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...
从业界应用来说，BERT是划时代的，前提是数据量足够大（DAPT一定要做）、BERT深度足够（6层效果、12层...
6. 文本分类——transformer模型 文章目录 一、简介 二、transformer结构 三、用于文本分类的transformer 1. embedding layer(嵌入层) 2. positional encoding(位置编码) 3. Scaled dot-product attention(缩放的点乘注意力机制) 4. Multi-head attention(多头注意力) 5. Padding mask 6. 残差连接 7... ...
编码器)生成融合字,文本及位置的词向量作为训练 文本的词表征进行文本语义增强,然后将得到的词向量输送到BiLSTM(双向长短期记忆网络)网络中提取上下文关系特 征,最后使用Softmax分类器进行文本分类,模型准确率达0.9391.通过与其他主流方法进行对比和实验验证,实验结 果表明,文章提出的方法在进行新闻短文本分类时有良好...
赵洪等[21]应用卷积和BiLSTM-CRF模型实现了政府公文的知识抽取,胡吉明等[22]构建了融合CNN、BiLSTM、Attention机制的政策文本分类模型。深层次的模型架构能够捕获更高级别的特征,如基于LSTM结构的ELMo、BERT、GPT等[23][24][25]。ELMo基于特征设计...
在文本的多分类任务中,基于预训练模型的词向量不能很好地学习到文本多样化信息,降低了文本分类任务的准确率.针对该问题,提出了一种基于残差注意力BERT词向量的BiLSTM-Attention文本分类模型.首先,将输入的文本转化为向量特征,利用残差注意力BERT模型提取更加丰富的语义特征词向量信息.接着,利用BiLSTM模型提取特征的上下文...
本文以果壳网“流言百科”上的健康相关信息为研究对象,采用基于双向编码的语言表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)和注意力增强的双向长短时记忆模型(Attention-Based Bidirectional LSTM,Att-BiLSTM),对健康信息文本进行分类,实现对虚假健康信息的自动识别。
中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE 介绍 神经网络模型 模型介绍、数据流动过程:参考 数据以字为单位输入模型,预训练词向量使用搜狗新闻 Word+Character 300d,点这里下载 ...
文中同时也是用Bert的特征输入Bilstm+self-attention中进行评测,效果如下所示,其中: BERT-Feat: BERT as features BERT-FiT: BERT + Fine-Tuning BERT-ITPT-FiT: BERT + withIn-Task Pre-Training + Fine-Tuning BERT-IDPT-FiT: BERT + In-Domain Pre-Training + Fine-Tuning ...