摘要:针对目前网络评论文本情感分类准确性不高的问题,提出一种基于BERT和双向门控循环单元(BiGRU)的改进模型,使用能够表征文本丰富语义特征的BERT模型进行词向量表示,结合能够长期保留文本上下文关联信息的BiGRU神经网络提高模型的分类效果,并在此基础上引入注意力机制,突出文本中更能表达分类结果的情感词权重,提高情感分类...
bert bigru self-attention模型 bert bigru self-attention模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个双向的自注意力（self-attention）模型，它采用 Transformer 结构进行预训练，广泛用于自然语言处理（NLP）任务。GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络（RNN）的变种，用于处理序列...
进一步的,所述步骤s4利用步骤s3得到训练好的基于bert-bigru-idcnn-attention-crf的神经网络模型对待识别文本进行命名实体识别,得到识别结果,包括步骤: s4-1、将需要进行命名实体识别的文本数据输入到训练好的bert-bigru-idcnn-attention-crf神经网络模型; s4-2、文本数据经过bert模型后转化为词向量,词向量经过bigru和idcn...
针对网络安全这一特殊背景[1],设计了一种BERT-BiGRU-Self-Attention-CRF模型进行命名实体识别。以预训练模型Bert作为底座,通过Bert提升模型的语义理解和句子表达能力;结合双向的门控循环单元BiGRU,通过前向和后向传播来融合句子中的上下文信息,更好地捕捉前后文之间的关联特征;将BiGRU层的输出输入注意力机制中[2],通过...
BERT家族:SemBert 向量表,取向量,之后简单地用一个双向 GRU(BiGRU) 模型来获得深层的全局双向信息即可。 然后融合这些语义标签信息,具体做法是:将上一步骤中深层GRU双向信息都拼接起来,然后接一个全连接层来实现...需要将子词向量映射成一个词向量。具体做法是:在子词区域使用CNN,然后进行 max pooling来提取词向...
文档介绍:针对目前网络评论文本情感分类准确性不高的问题,提出一种基于BERT和双向门控循环单元(BiGRU)的改进模型,使用能够表征文本丰富语义特征的BERT模型进行词向量表示,结合能够长期保留文本上下文关联信息的BiGRU神经网络提高模型的分类效果,并在此基础上引入注意力机制,突出文本中更能表达分类结果的情感词权重,提高情感...
(bidirectional encoder representations from transformers-bidirectional gate recurrent unit,BERT-BiGRU)模型结构,使用BERT模型代替传统的Word2vec模型表示词向量,根据上下文信息计算字的表示,在融合上下文信息的同时还能根据字的多义性进行调整,增强了字的语义表示.在BERT模型后面增加了BiGRU,将训练后的词向量作为Bi GRU的...
在上述的基于bert-bigru-crf的命名实体识别方法,所述步骤b还包括将步骤a5得到的训练语料变为定长,对长度不够的句子用[pad]进行补齐,将定长语料输入bert模型进行训练。 在上述的基于bert-bigru-crf的命名实体识别方法,所述步骤e中bert-bigru-crf模型包括步骤b中训练好的bert语言模型,通过bert编码步骤d中预处理好的命...
提出一种基于 BERT-BiGRU 的模 型.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(...