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...
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...
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...
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,TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer, 基于pytorch,开箱即用。 现也已加入对Bert的支持。 基于ray.tune实现了对不同模型进行超参数优化的功能。简单易用。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX ray 使用说明 第一步:安装ray - pip install ...
TextCNNKim 2014 经典的CNN文本分类 TextRNNBiLSTM TextRNN_AttBiLSTM+Attention TextRCNNBiLSTM+池化 FastTextbow+bigram+trigram, 效果出奇的好 DPCNN深层金字塔CNN Transformer效果较差 预训练模型 模型介绍备注 bert原始的bert ERNIEERNIE bert_CNNbert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNNbert + CNN ...
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，...
而且bert里的位置信息处理方式其实有点扯淡，不像LSTM自带位置信息。另外bert预训练用的海量的网络普遍性...
这个时候BERT的效果是很差的，和随机选没有区别。如果不考虑这个问题来比较BERT和BiLSTM+Attention的话，...
这个时候BERT的效果是很差的，和随机选没有区别。如果不考虑这个问题来比较BERT和BiLSTM+Attention的话，...