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...
BERT深度足够（6层效果、12层、24层效果都是不同的）；之前的相对来说是浅层模型，像LSTM 3层以上基...
bert的向量几乎没优势，而且在相同维度下词向量效果显然好过字向量，不信你可以用词粒度自己训练试试看。
,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文本中文文本 ...
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，...
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，...