pooler_output:通常后面直接接线性层用来文本分类,不添加其他的模型或层。 hidden_states:每层输出的模型隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。12*(batch_size, sequence_length, hidden_size) 根据上面三个可知,如果我们要加上 TextCNN 模型,可以选择last_hidden_state和hidden_states,这两个不同的区别就是 last_hidde...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它能够理解和生成自然语言文本。BERT在各种NLP任务中表现出色,包括文本分类、命名实体识别和问答等。TextCNN(Convolutional Neural Network for Text)是一种卷积神经网络模型,专为文本数据设计。它通过卷积操作捕捉文本中的局...
CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像处理领域。但同样可以应用于文本处理任务中,例如文本分类。CNN通过卷积操作逐层提取文本的局部特征,并通过池化操作进行特征降维,从而得到更加抽象和有代表性的特征表示。二、BERT+CNN模型构建我们可以将BERT和CNN结合使用,以充分发挥两者的优势。首先,我们使用BERT对输入文本进行编码,...
1 配置文件 首先定义一个配置文件类,类里边存放Bert和CNN的一些超参数 classConfig(object):'''配置参数'''def__init__(self,dataset):# 模型名称self.model_name='Bert CNN Model'# 训练集,测试集,检验集,类别,模型训练结果保存路径# self.train_path=dataset+'/data/dev.txt'# self.test_path=dataset+...
BERT 最基本的BERT实现文本分类任务，就是在最后一层加上一个全连接层即可 BERT模型配置参数：config....
一，准备数据 准备数据阶段主要需要用到的是datasets.Dataset 和transformers.AutoTokenizer。1，数据加载 H...
在Bert问世前,TextCNN在文本分类模型中占据了举足轻重的位置。这源于CNN网络可以很有效的捕捉文本序列中的n-gram信息,而分类任务从本质上讲是捕捉n-gram排列组合特征。无论是关键词、内容,还是句子的上层语义,在句子中均是以n-gram特征的形式存在的。
本文主要介绍了两种文本分类模型:BERT文本分类基础模型,及基于Bert和TextCNN的魔改模型。在作者实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果。 1. Baseline:Bert文本分类器 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言模型,一经问世就横扫NLP领域11项任务的最优结果,可谓风头一时无二。
基于BERT-CNN的新闻文本分类的知识蒸馏方法研究 0 引言 随着大数据时代的到来,今日头条、新浪微博和豆瓣等主流新闻媒体APP产生海量新闻文本,因此如何将这些新闻文本进行快速有效的分类对于用户体验乃至国家网络舆情控制是十分必要的。针对中文新闻文本分类任务,研究者提出许多分类算法和训练模型,证明深度学习分类方法的有效性...
传统的NER任务都是通过序列标注模型实现的，从CRF发展到结合神经网络模型（LSTM,CNN,BiLSTM)+CRF的结构...