实验结果表明,基于Keras_BERT使用CNN、LSTM、BiLSTM进行文本分类均取得了较好的成绩。具体来说,BiLSTM在大多数数据集上的表现最为出色,准确率和F1值均优于CNN和LSTM。但是,在某些特定领域的数据集上,CNN和LSTM也有着良好的表现。实验结果的分析表明,基于Keras_BERT使用CNN、LSTM、BiLSTM进行文本分类均具有其独特的优...
相较于BERT-BiLSTM模型,BERT-Att-BiLSTM模型在准确率、召回率和F1值方面分别提升了1.21%、0.93%和1.07%。 通过比较BERT-Att-CNN和BERT-Att-BiLSTM,发现CNN确实有助于在词的水平上产生空间局部相关性,但对于推断诸如“环境不太好,但还行”这类代表矛盾观点的评论时,表现不尽如人意。相比之下,LSTM能够捕获全局特...
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...
我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert,接下来,我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征,然后接下来在添加bilstm层, 对于bilstm的前向和反向的输出进行拼接后,经过一个project_layer()函数计算logits,最后再经过一个损失层计算损失和其它的一些预测的值等。同时我们要...
Bilstm的存在是提取双向文本信息。和多数文本任务一样,如果想要speed up训练速度会考虑用CNN来替代RNN,想要捕捉kernel_size长度之外的信息,可以尝试stack-CNN或者拼接不同长度kernel_size的CNN。当时这些都是SOTA级别的模型,不过放在BERT出世后的今天,bilstm/cnn作为文本上下文信息提取的作用究竟还有多大嘞?
BERT+BILSTM+CRF是目前最好的命名实体识别模型之一么?一. 命名实体识别 命名实体识别（Named Entity ...
bert模型后接TextCNN、BiLSTM 技术标签: 深度学习 keras_bert TextCNN BiLSTM 使用keras_bert来搭建模型 #bert def get_model(): bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path) for l in bert_model.layers: l.trainable = True T1 = Input(shape=(None,)) T2 = ...
Bilstm的存在是提取双向文本信息。和多数文本任务一样,如果想要speed up训练速度会考虑用CNN来替代RNN,想要捕捉kernel_size长度之外的信息,可以尝试stack-CNN或者拼接不同长度kernel_size的CNN。当时这些都是SOTA级别的模型,不过放在BERT出世后的今天,bilstm/cnn作为文本上下文信息提取的作用究竟还有多大嘞?
效果最佳的是单层 BiLSTM 接 lastword【2】 或者 maxpool【3】。CNN 的推理速度更快,但是达到同样效果需要摞更多层。我使用的是文献【1】中介绍的 Blend-CNN,由 3 层改为 2 层。这是一种非常简单的改进,把每一层的卷积结果进行 maxpool,然后将各个层的输出 concat 在一起(基本思想是把让不同层次的语义...