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部特征,并通过池化操作将它们组合成全局特征表示。TextCNN在处理短文本分类任务时表现良好。二、模型构建我们将使用Keras库中的BERT和TextCNN模型构建器来构建我们的多标签文本分类模型。首先,我们需要...
“多尺度特征抽取模块”等于“CNN”,“多层级信息传播模块”等于“向量拼接”。(要想论文发的好,名词一定要起的妙!哈哈) 作者总结了当前HMTC(Hierarchical Multi-label Text Classification,层级多标签文本分类)面临的两大问题: (1)使用相同的模型结构来预测不同层级的标签,忽略了不同层级和粒度的标...
因此，探索了一种以Bert-TextCNN模型为基础且同时考虑标题、正文和正则判断的多标签分类方法。根据情报源发布文本的特点，设置正则判断规则，以弥补模型的欠缺；为更全面反映开源威胁情报文本所涉及的威胁主题，针对标题和正文分别设置了Bert-TextCNN多标签分类模型，并将2部分标签整理去重以得到文本的最终威胁类别。通过与...
考虑到生产环境中积累了大量的基于 BERT 的标签数据以及平替模型的特点,我们选用的方案是:结合知识蒸馏中 Teacher-Student 方式和主动学习的思路,使用 BERT 对 TextCNN 的推理结果进行筛选,并根据 TextCNN 的输出 loss 和概率分布,通过数据增强的方式迭代 TextCNN 的训练,从而使 TextCNN 的推理效果逼近 BERT。流程如...
在过去,我使用CNN (Keras/Tensorflow)来构建这个问题的模型。与该模型相比,BERT模型的训练时间要长得多,而且所获得的性能增益非常小。 您可能想要重构代码,并将推理代码封装到API(如FastAPI)中,并使用Streamlit为用户提供一个web界面,以便使用该模型预测标签。 你可以在Google Colab上运行笔记本。使用来自Kaggle的数据...
本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类,如果你在现阶段有实现类似的功能的需求,相信这篇文章会给你带来一些帮助。 准备工作 1.环境: 硬件环境: 直接使用谷歌提供的免费训练环境colab,选择GPU 软件环境: tensorflow:tensorflow2.1.0版本对BERT的支持有些问题,现象是可以训练但预测时无法正常加载模...
文本分类有fasttext、textcnn等多种方法,但在Bert面前,就是小巫见大巫了。 Datawhale 2020/03/19 6.1K1 使用BERT进行文本分类 modelself架构模型数据 准备数据阶段主要需要用到的是datasets.Dataset 和transformers.AutoTokenizer。 lyhue1991 2023/09/05 6920 使用transformer BERT预训练模型进行文本分类 及Fine-...
第二种基于深度学习的文本分类模型。通常使用使用如textCNN、FastText、RNN、LSTM、HAN、TextRNN（Bi-...
其中分类模型构建环节中没有添加其他分类网络,即直接用BERT预训练模型的输出对接dropout(抑制过拟合)层后,直接接fc层产出各个类别的概率。此处也可以自定义其他网络结构,比如BERT的输出对接一个TextCNN,然后再接fc层(这种网络结构也可以理解成BERT作为word embedding层,TextCNN作为分类模型)。本文中采用第一种默认结构,...
寄语:Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法,但在Bert面前,就是小巫见大巫了。 推荐评论展示指的是从众多用户评论中选出一个作为店铺的推荐理由,以希望更多的人点开这个店铺。 这像是一个推荐系统,因为要把合适的评论推荐给不同用户看。比如,同样一家粤菜餐厅,用户A对环境要求高,如果推...