为了进一步增强文本表示和提高新闻文本分类的效果,首先使用 BERT 预训练 模型对文本进行词嵌入映射,其次利用 BiLSTM-CNN 模型进一步提取文本上下文和局部关键特征,最后对新闻 文本进行分类;并在 THUCNews数据上进行对比实验,实验结果表明,BERT-BiLSTM-CNN 模型的文本分类效 果优于 Transformer,TextRNN,TextCNN 等深度...
实验结果表明,基于Keras_BERT使用CNN、LSTM、BiLSTM进行文本分类均取得了较好的成绩。具体来说,BiLSTM在大多数数据集上的表现最为出色,准确率和F1值均优于CNN和LSTM。但是,在某些特定领域的数据集上,CNN和LSTM也有着良好的表现。实验结果的分析表明,基于Keras_BERT使用CNN、LSTM、BiLSTM进行文本分类均具有其独特的优...
相较于BERT-BiLSTM模型,BERT-Att-BiLSTM模型在准确率、召回率和F1值方面分别提升了1.21%、0.93%和1.07%。 通过比较BERT-Att-CNN和BERT-Att-BiLSTM,发现CNN确实有助于在词的水平上产生空间局部相关性,但对于推断诸如“环境不太好,但还行”这类代表矛盾观点的评论时,表现不尽如人意。相比之下,LSTM能够捕获全局特...
针对当前情感分类模型不能充分提取短文本显著特征的问题,提出一种融合多特征和注意力机制的情感分析模型Bert-BILSTM-BIGRU-CNN.首先,使用BERT预训练语言模型进行文本表示.然后,将双向长短期记忆网络(BiLSTM),双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神经网络(CNN)模型进行集成,用于提取文本特征,并添加了自注意力机制以更好...
基于BERT-BiLSTM-CNN多特征融合研究及在三胎政策舆情分析的应用 为有效减缓我国老龄化进程,国务院出台三胎政策鼓励生育,但是预期成效差强人意.为理清社会群体对于生育三胎的意愿和态度,利用情感分析技术挖掘微博平台三胎政策舆情文... 计算机技术 被引量: 0发表: 2023年 YNU-HPCC at SemEval-2019 Task 9: Using...
TextRCNN BiLSTM+池化 FastText bow+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 ERNIE ERNIE bert_CNN bert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNN bert + CNN bert_RNN bert作为Embedding层,接入LSTM bert + RNN bert_RCNN bert作为Embedding...
Train_NER_bert.py MoreInterest/bert-bilstm-cnn-crf-nerPublic forked fromEMBEDDIA/bert-bilstm-cnn-crf-ner Notifications Fork2 Star0 Code Pull requests Actions Projects Wiki Security Insights More master BranchesTags bert-bilstm-cnn-crf-ner/Train_NER_bert.py/...
BiLSTM-CNN-CRF with BERT for Sequence Tagging This repository is based onBiLSTM-CNN-CRF ELMo implementation. The model here present is the one presented in Deliverable 2.2 of Embeddia Project. The dependencies for running the code are present in theenvironement.ymlfile. These can be used to...
,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 ...
简介: 亮点:代码开源+结构清晰+准确率高+保姆级解析🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析🍊语言模型可选择Bert、Roberta🍊神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、Fnn共6种🍊语言模型和网络模型扩展性较好,方便读者自己对模型进行修改 ...