In the experiment, taking an actual on-board equipment as the research object, the AElog generated during the train operation was selected as texperimental data to verify the performance of BERT+CNN_BiLSTM model. The results showed that compared with traditional machine learning algorithm, BERT+...
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...
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...
为了实现列控车载设备故障自动诊断并提高诊断效率,提出了BERT+CNN_BiLSTM故障诊断模型。首先,使用来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型将应用事件日志(Application event log,AElog)转换为计算机能够识别的可以挖掘语义信息的文本向量表示。其次,分别利用卷积神经网络...
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/...
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 ...
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...
Convolutional neural networks (CNNs) face challenges in capturing long-distance text correlations, and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks exhibit limited feature extraction capabilities for text classification of public service requests. To address the abovementioned problems, this work...
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...