本文主要介绍如何实现fastNLP来复现今年发表在顶会的一篇论文BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERT。 BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERTarxiv.org/abs/2105.05727 FastNLP配置 本文采用的fastNLP版本号为0.6.0,可采用一下命令来安装 pip install -b...
用的就是两层GCN,主要亮点是在构造文本图网络那一块,其中document-word用的TF-IDF来构造边权重,TF-IDF构造是一个全局特征(通过统计所有文档词重要度得来),这在一定程度上与GCN的局部特征融合得到弥补,这也可能是只需一个两层的浅层GCN网络就达到最好效果的部分原因。
BertGCN的fastNLP实现 fastrcnn原理 1 基本结构 1.1 算法流程 Faster-RCNN算法流程可分为4个步骤: 特征提取:将整个图像缩放到固定大小(由于后边有全连接层)输入到CNN网络中进行特征提取,得到特征图 候选区域提取:输入特征图,使用RPN结构生成候选框,将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵 ROI pooling:...
GCN和GCN在文本分类中应用 1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络.信息网络等非欧式结构的数据.一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整.而社交网络.信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图). 传统CNN卷积面对输入数据维度必须是确定的,进而CNN卷积处理后...
首先利用中医数字化古籍资料训练BERT自然语言处理模型生成中医术语词向量,与主次症,严重程度等指标共同作为病例输入特征;其次,设计图卷积神经网络(Graph Convolution Networks,GCN),二维卷积层作为学习层完成模型搭建.结果表明:BT-GCN模型在测试样本上的准确率高于其他模型,达到了97.6%.因此,BT-GCN在提取中医病例样本的...
在建立文本图后,将图送入一个简单的两层GCN,第二层节点(词/文档)嵌入的大小与标签集相同,并送入一个softmax分类器,最后再经过交叉熵做分类。两层的GCN可以允许最多两步远的节点之间的信息传递。因此,尽管图中没有直接的文档-文档边,但两层GCN允许文档对之间的信息交互。
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【BAG:基于注意力机制融合Bert和GCN的文本分类模型】通过图的方式来建模文本分类任务是近年来研究的热点。现有基于图神经网络的方法虽然取得了一定的性能提升,但缺乏有效利用预训练语言模型获得的文本语义和图结构语义,且建图规模相对较大,由此带来的训练开销导致相关方法难以在低算力平台上使用。针对这些问题,在通过图神...
第3 期:ELMo、GPT、BERT、ALBERT、X-Transformer、LightXML、TextGCN、TensorGCN 本期收录模型速览 文本分类是自然语言处理中最基本、最经典的任务,大部分自然语言处理任务都可以看作是分类任务。近年来,深度学习在众多研究领域中获得了巨大的成功,如今,也成为了 NLP 领域的标配技术,广泛渗透入文本分类任务中。
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