编码后,作为你自己设计的某种模型(例如 LSTM、SVM 等都由你自己定)的输入,等于说将 Bert 作为一个句子特征编码器,这种方法没有反向传播过程发生,至于如果后续把定长句子向量输入到 LSTM 种继续反向传播训练,那就不关 Bert 的事了。这也是一种常见的语言模型用法,同类的类似 ELMo。 我们首先来看下如何用特征抽取方法
简单地说就是,将字嵌入通过LSTM -多头自注意力得到一个新的句嵌入,然后将该句嵌入和RoBERTa的句嵌入concat,这样不就得到了一个同时结合了RoBERTa - LSTM - 多头自注意力的句嵌入了吗,再将其输入到全连接层(分类器)即可进行文本分类任务了!(其他分类任务同理,不同点只在于数据预处理) 具体流程见下图: 5. 模...
Bi-LSTM使用两个独立的LSTM网络,一个从左到右处理文本,另一个从右到左处理文本。它可以捕获更全面的上下文信息,并且在处理长序列时更有效。 在这个流程图中,输入文本被转换为嵌入向量,然后经过一个双向LSTM层和一个最大池化层,最后通过一个全连接层进行分类。 示例代码: import tensorflow as tf from tensorflow....
首先定义一个配置文件类,类里边存放Bert和LSTM的一些超参数 classConfig(object):'''配置参数'''def__init__(self,dataset):self.model_name='Bert RNN 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+'/data/dev.txt'# se...
BERT-文本分类demo title: Bert文本分类 一.模型准备 首先在huggingface上下载对应的模型,也可以通过安装transformer,来将tensorflow版模型改为pytorch版。 最后得到:config.json、pytorch_model.bin 和 vocab.txt。 1.config.json:顾名思义,该文件就是 BERT 模型的配置文件,里面记录了所有用于训练的参数设置。
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention
文本匹配代码位于examples/text_matching路径下,本文只谈论以下4种模型:simnet:可选择CNN、LSTM、GRU等网络simbert:bert网络结构sentence_transformers:ernie网络结构ernie_matching:ernie网络结构,该模型包括pairwise和pointwise两类,后文讲解的是pairwise.这4个模型的默认训练集是LCQMC数据集,该数据是哈尔滨工业大学...
RNN (Recurrent Neural Network) 是一种循环神经网络,能够处理序列数据。在自然语言处理领域,RNN 及其生模型如LSTM、GRU 等,被广泛应用于文本分类、情感分析等任务RNN 模型的特点在于能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系,对于理解文本的时序信息具有重要意义。
其中BERT 使用的是双向 Transformer 编码器,GPT 使用的是单向 Transformer 解码器,ELMo 使用两个独立训练的 LSTM 结构,只有BERT表征会基于所有层中的左右两侧语境。除了结构上的不同,BERT 和 GPT 是基于微调的方式,而 ELMo 是基于特征的方法。 输入表示