之前用过BERT和BiLSTM+Attention的来做文本相似度计算。简单说一下，如果单纯用BERT提供的预训练模型，然...
神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE 介绍 神经网络模型 模型介绍、数据流动过程:参考 数据以字为单位输入模型,预训练词向量使用 搜狗新闻 Word+Character 300d,点这里下载 模型介绍 TextCNN Kim 2014 经典的CNN文本分类 TextRNN BiLSTM...
因为bert是真的香。目前我在使用bert微调的时候，都是好于bilstm+attention的。希望你可以检查一下，是...
文本分类概论 ,gpt,bert)分类模型通过CNN,RNN,tranformer等做特征提取(特征的表达),然后分类的问题1.fastText2.TextCNN3.TextRNN...思路历程:1.利用知识工程建立专家系统进行分类通过添加特定规则做分类任务,费时费力,覆盖的范围和准确率都非常有限。2.人工特征工程+浅层分类模型文本预处理:在文本中提取关键词表示...
在文本的多分类任务中,基于预训练模型的词向量不能很好地学习到文本多样化信息,降低了文本分类任务的准确率.针对该问题,提出了一种基于残差注意力BERT词向量的BiLSTM-Attention文本分类模型.首先,将输入的文本转化为向量特征,利用残差注意力BERT模型提取更加丰富的语义特征词向量信息.接着,利用BiLSTM模型提取特征的上下文...
中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE 介绍 神经网络模型 模型介绍、数据流动过程:参考 数据以字为单位输入模型,预训练词向量使用搜狗新闻 Word+Character 300d,点这里下载 ...
从业界应用来说，BERT是划时代的，前提是数据量足够大（DAPT一定要做）、BERT深度足够（6层效果、12层...