在给出的司法考试训练集上,模型的精度为:单选0.2765,复选0.1397,合计0.1989。 在上述CNN基础上,引入了GRU网络结构,BERT表征后,接入4层双向GRU模型,输出连接100维全连接层,与CNN的600维全连接层合并后,接入输出层。改进模型的精度为:单选0.2723,复选0.2098,合计0.2376。 对单复选分类GBT模型进行了调整,引入四个选项...
personalized recommendationsgated recurrent unit networkpoints of interestThis paper proposes a point-of-interest (POI) sequence recommendation algorithm based on BERT-ACNN-GRU to address the issues faced by the existing POI recommendation model in social network large data, such as the difficulty in ...
项目使用深度学习模型进行文本分类,所使用的模型主要包括:FastText,TextCNN,DPCNN,RNN系列(RNN,LSTM,GRU),RNN-Attention,TextRCNN,HAN,Bert,BertCNN,BertRNN,BertRCNN,XLNet。 方法部分对每个模型及其结构给出简要介绍,并附上pytorch代码实现。 实验部分所采用的的数据集:weibo_senti_100k情感分类(二分类),cnews新闻...
使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,bert,bert-cnn,bert-rnn,bert-rcnn,han,xlnet等等做文本分类,以及对比 - niushixiong/text_classification
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
The method utilizes the strengths of both CNN-GRU and BERT models to capture complex linguistic patterns and contextual information present in hate speech. The proposed model first utilizes CNN-GRU to extract local and sequential features from textual data, allowing fo...
YNU-HPCC at SemEval-2019 Task 9: Using a BERT and CNN-BiLSTM-GRU Model for Suggestion Mining.doi:10.18653/V1/S19-2224Ping YueJin WangXuejie ZhangAssociation for Computational LinguisticsNorth American Chapter of the Association for Computational Linguistics...