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_hidden_state 是最后一层的输出,而hidden_states 是每一层的输出。因此对于 bert 模型的输出我们就有两种选择。 模型选择1: 图3 模型结构图1 我们以最后一层的模型输出的隐藏状态作为 TextCN...
一、BERT和TextCNN简介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...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module): ...
Yoon Kim在论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出TextCNN模型, 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性。 1.1网络结构 TextCNN的详细过程原理图如下: TextCNN详细过程: Embedding:第一...
图一:bert分类模型结构 Bert文本分类模型常见做法为将bert最后一层输出的第一个token位置(CLS位置)当作句子的表示,后接全连接层进行分类。 图二:TextCNN分类模型结构 在Bert问世前,TextCNN在文本分类模型中占据了举足轻重的位置,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...
textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMO 预训练模型 BERT 预训练模型 一fastText 模型 fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似, 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词,即模型架构类似但是模型的任务不同。
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。
因此,本文将敏感领域不良信息的识别问题转化为敏感领域主题识别任务和情感隐喻识别任务,提出一种基于TextCNN Bert融合模型,既利用TextCNN对关键词和局部特征更加敏感的优势,准确识别敏感领域的特定语言和术语;又能利用Bert的预训练能力和自注意力机制,提升对隐喻、比喻和引申意的识别。实验结果表明,本模型在准确率、召回...
项目作者把 Transfprmer 换成 TextCNN，替换了 BERT 的主干网络，结果发现使用大量原始数据用遮蔽语言模型预训练的模型可以显著提高性能，因此他们认为预训练和微调策略是独立于模型和预训练任务的。因此，可以修正主干网络添加更多的预训练任务或者定义一些新的预训练任务，预训练不限于遮蔽语言模型或预测下一句的任务。...
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