在文本分类任务中,我们通常使用BERT来提取输入文本的语义特征。CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像处理领域。但同样可以应用于文本处理任务中,例如文本分类。CNN通过卷积操作逐层提取文本的局部特征,并通过池化操作进行特征降维,从而得到更加抽象和有代表性的特征表示。二、BERT+CNN模型构建我们可以将BERT和CNN结合使用,以充分发
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。它通过卷积操作捕捉文本中的局...
在前面两章讲解了 Bert 和 TextCNN 模型,用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。 模型介绍 我们知道在进行模型融合时,要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。 Bert 模型的输出是有不同的情况;TextCNN模型的输入是一个四维的,[bacth_size, 1, ...
预训练权重导入forparaminself.bert.parameters():param.requires_grad=Trueself.fc=nn.Linear(config.hi...
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。 其中x1,x2,...,xN−1,xN表示一个文本中的n-gram向量,每个特征是词向量的...
BERT-TECNN模型的文本分类方法研究_李铁飞 下载积分: 300 内容提示: Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2021,57(18)文本分类是根据文本所蕴含的信息将其映射到预先定义带主题标签的两个或几个类的过程 [1] 。文本分类是自然语言处理领域一项重要的任务类型,文本分类可对包含巨大数据量的信息进行...
针对新闻文本分类模型参数量多和训练时间过长的不足,在最大限度保留模型性能的情况下压缩训练时间,力求二者折中,故提出基于BERT-CNN的知识蒸馏。根据模型压缩的技术特点,将BERT作为教师模型,CNN作为学生模型,先将BERT进行预训练后再让学生模型泛化教师模型的能力...
图1是本发明的一种基于bert与cnn层级连接的中文文本分类方法的流程示意图; 图2是本发明的bert-cnn模型的内部结构图。 具体实施方式 下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动...
concat_features(拼接cls_features和cnn_features) 拼接之后接一个全连接层dense output(也是一个全连接层)输出维度是分类数,中间的激活函数是softmax textcnn方法:一维卷积对序列进行特征提取 传入参数(input,bert的初始化参数kernel_initializer) 卷积核大小3,4,5 ...
[2.1] BERT-CNN模型结构 上图一目了然。作者使用BERT的后4层,作为卷积的输入,之后经过池化、softmax来分类。 【思考二】:其实拿BERT的最后一层接fc就能直接做文本分类。 [2.2] 多层文本分类架构 作者提供了一种处理标签有层级关系的文本分类办法。