拼接之后接一个全连接层dense output(也是一个全连接层)输出维度是分类数,中间的激活函数是softmax textcnn方法:一维卷积对序列进行特征提取 传入参数(input,bert的初始化参数kernel_initializer) 卷积核大小3,4,5 每个卷积之后加一个池化(最大) 最后把三个卷积池化的结果进行拼接 然后接一个dropout层...
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回复喜欢 看热闹 作者 cls相当于lstm的最后一个单元的状态c输出,直接用它接cnn,它的维度shape也不符合要求 2021-05-17 回复1 loong 看热闹 感觉cls当成向量作为textcnn输入完全没问题,shape也可以调整下就行,就是看方法结果会怎么样
1.一种基于bert语言模型和textcnn模型的多意图识别方法,其特征在于,包括步骤:s1,构建多意图识别场景的专业术语分词库;s2,使用所述专业术语分词库对所获取的模型训练数据集中的每个样本进行逐条的标签扫描,并按扫描顺序依次统计每个所述样本中的每条标签出现的专业术语的频数c,并将扫描到的每个所述专业术语保存到存储...
Part3:语种识别器建模 l 机器学习:朴素贝叶斯/SVM l 深度学习:TextCNN/TextRNN Part4:语种识别器部署:使用Flask部署应用 项目学习目标: 使用机器学习和深度学习的多种模型实现文本分类;文本分类被广泛应用于新闻分类、文本审核、电商评论分析、舆情监控以及智能客服等场景中。
基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统说明:本发明公开了一种基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统,属于自然语言处理技术...专利查询请上爱企查
通过预训练语言模型 BERT和双向门控循环单元 BiGRU 建立医疗问答系统,其中 BERT 提取文本语义特征, BiGRU 学习文本的顺序依赖信息,进而全面表示文本语义结构信息.在 CBLUE医疗问答数据集上与基准方法相 比,该模型在意图识别任务上的精确率提高到79.22%,召回率提高到81.23%,F1值(精确率和召回率的调和平均 值)提高到...
Part3:语种识别器建模 l 机器学习:朴素贝叶斯/SVM l 深度学习:TextCNN/TextRNN Part4:语种识别器部署:使用Flask部署应用 项目学习目标: 使用机器学习和深度学习的多种模型实现文本分类;文本分类被广泛应用于新闻分类、文本审核、电商评论分析、舆情监控以及智能客服等场景中。
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英文预训练BERT 以词为单位。社会生活中总是会有新词产生，而且在专业领域（如医疗、金融）有一些不...