三、lstm的输入和输出 from transformers import BertModelfrom torch import nnbert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')lstm=nn.LSTM(input_size, rnn_hidden_size, num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout)# nn.LSTM(输入特征大小, 隐藏状态大小, lstm层数, 是否...
Bertcnnlstm模型准确率画在一张图里 在公司日常的开发机器学习模型工作流程中,我经常发现大家在拿到数据后就迫不及待要开始调用接口,用TensorFlow或pyTorch写代码,洋洋洒洒写了几百行代码执行后才发现正确率还没达到预期一半的目标。 这种事情真的非常常见,研发工程师就经常会有这种问题,觉得自己模型实现只要写好代码逻...
但是不对）。再加CNN/LSTM其实是换了一个更弱的特征提取器，所以效果会差。
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...
本发明的实施例提供了一种基于bert与lstm、cnn融合的中文情感分析方法,所述中文情感分析方法包括:对中文语料数据集中的多条中文语料进行文本预处理,以获得所述多条中文语料对应的多个序列;使用bert模型提取每个序列的词嵌入;采用bert、lstm和cnn对每个序列进行特征提取,以获得每个序列对应的文本深层语义特征;通过使用soft...
基于bert-lstmcnn的立场分析
文本分类是NLP中的一个重要任务,它通常涉及将输入文本分配给一组预定义的类别。传统的机器学习方法通常使用手工制作的特征来完成文本分类任务,这些特征往往需要大量的人工设计和试验,效果也不总是很好。近年来,深度学习方法在文本分类任务中表现出色,其中常用的模型包括TextCNN、TextRNN、Bi-LSTM和BERT等。
神经⽹络⽅法:CNN、Bi-LSTM、Transformer等 预训练语⾔模型⽅法:Bert等 数据集概述 PKU 与 MSR 是 SIGHAN 于 2005 年组织的中⽂分词⽐赛 所⽤的数据集,也是学术界测试分词⼯具的标准数据集。 实验过程 传统方法: Document Code 神经网络方法 Document Code 预训练模型方法 Document Code 实验结果 ...
基于BERT_LSTMCNN的立场分析_胡瑞雪 格式:PDF 页数:6 上传日期:2020-02-20 14:56:56 浏览次数:129 下载积分:606 加入阅读清单 85% 0% 0% 还剩1 页未读,是否继续阅读? 此文档由 yayio8 分享于 2020-02-20 继续免费阅读全文 不看了,直接下载阅读...
神经⽹络⽅法:CNN、Bi-LSTM、Transformer等 预训练语⾔模型⽅法:Bert等 数据集概述 PKU 与 MSR 是 SIGHAN 于 2005 年组织的中⽂分词⽐赛 所⽤的数据集,也是学术界测试分词⼯具的标准数据集。 实验过程 传统方法: Document Code 神经网络方法 ...