主要贡献:BERT是双向的Transformer block连接,增加词向量模型泛化能力,充分描述字符级、词级、句子级关系特征。真正的双向encoding,Masked LM类似完形填空;transformer做encoder实现上下文相关,而不是bi-LSTM,模型更深,并行性更好;学习句子关系表示,句子级负采样 本文介绍了一种新的语言表示模型BERT,它表示Transformers的双向...
主要贡献:BERT是双向的Transformer block连接,增加词向量模型泛化能力,充分描述字符级、词级、句子级关系特征。真正的双向encoding,Masked LM类似完形填空;transformer做encoder实现上下文相关,而不是bi-LSTM,模型更深,并行性更好;学习句子关系表示,句子级负采样 引入了一种新的语言表示模型BERT,它代表来自转换器的双向编码...
keras是神经网络模型的构建库,set_gelu用于设置BERT中的激活函数,Adam是优化器。 2. 设置激活函数 set_gelu('tanh') BERT 默认使用 GELU 激活函数,这里将它设置为'tanh'版本的 GELU 激活函数。 3. TextCNN的定义 deftextcnn(inputs,kernel_initializer):cnn1=keras.layers.Conv1D(256,3,strides=1,padding='s...