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...
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...
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...
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 ...
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,...
学生模型为单层biLSTM,再接一层全连接。 教师模型结构 教师模型为BERT,并对最后四层进行微调,后面也接了一层全连接。 损失函数 损失函数为学生输出s_logits和教师输出t_logits的MSE损失与学生输出与真实标签的交叉熵。 模型效果 Teacher Student 可以看出student模型与teacher模型相比精度有一定的丢失,这也可以理解,毕...
提出了BERT-based模型,fusion learning模型,和介于BERT及BiLSTM间的模型。 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 Classifica...