在文本分类任务中,我们通常使用BERT来提取输入文本的语义特征。CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像处理领域。但同样可以应用于文本处理任务中,例如文本分类。CNN通过卷积操作逐层提取文本的局部特征,并通过池化操作进行特征降维,从而得到更加抽象和有代表性的特征表示。二、BERT+CNN模型构建我们可以将BERT和CNN结合使用,...
根据上面三个可知,如果我们要加上 TextCNN 模型,可以选择last_hidden_state和hidden_states,这两个不同的区别就是 last_hidden_state 是最后一层的输出,而hidden_states 是每一层的输出。因此对于 bert 模型的输出我们就有两种选择。 模型选择1: 图3 模型结构图1 我们以最后一层的模型输出的隐藏状态作为 TextCN...
首先定义一个配置文件类,类里边存放Bert和CNN的一些超参数 classConfig(object):'''配置参数'''def__init__(self,dataset):# 模型名称self.model_name='Bert CNN Model'# 训练集,测试集,检验集,类别,模型训练结果保存路径# self.train_path=dataset+'/data/dev.txt'# self.test_path=dataset+'/data/dev....
预训练权重导入forparaminself.bert.parameters():param.requires_grad=Trueself.fc=nn.Linear(config.hi...
第1种是指定模型架构(如: from transformers import BertModel)第2种是自动推断模型架构(如: from ...
以BERT [1](Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型为例:在文献 [2]的实验中可以得出,BERT-CNN模型取得的效果最佳,但是从工程落地的角度来说,模型参数量过于巨大,仅仅一个BERT模型,参数就达一亿多。本文使用的是谷歌开源的面向中文的BERT预训练模型,占用内存大小为325 Mb。另一方面,针对训...
一、BERT和TextCNN简介BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它能够理解和生成自然语言文本。BERT在各种NLP任务中表现出色,包括文本分类、命名实体识别和问答等。TextCNN(Convolutional Neural Network for Text)是一种卷积神经网络模型,专为文本数据设计。它通过...
[2.1] BERT-CNN模型结构 上图一目了然。作者使用BERT的后4层,作为卷积的输入,之后经过池化、softmax来分类。 【思考二】:其实拿BERT的最后一层接fc就能直接做文本分类。 [2.2] 多层文本分类架构 作者提供了一种处理标签有层级关系的文本分类办法。
'''def__init__(self,dataset):# 模型名称self.model_name='Bert CNN Model'# 训练集,测试集,检验集,类别,模型训练结果保存路径# self.train_path=dataset+'/data/dev.txt'# self.test_path=dataset+'/data/dev.txt'# self.dev_path=dataset+'/data/dev.txt'#数据集路径self.train_path=dataset+'/...
一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类方法说明:本发明涉及一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类的方法,主要用于解决中文文本的情感分析、核心...专利查询请上爱企查