在融合Bert与GCN训练这部分,文中指出,将Bert encoder部分得到embedding后丢进GCN里,直接联合训练,会有两个问题出现,1. 梯度回传时,Bert部分得不到有效的梯度优化。2. GCN是全图更新的,假设图是1w个document节点,则bert部分1w个document同时进行bert encoder得到document embedding,然后丢到GCN layer中更新训练,这显然...
class BertGCN(nn.Module): def __init__(self, pretrained_model='roberta_base', nb_class=20, gcn_hidden_size=256, m=0.3, dropout=0.5, graph_info=None): super(BertGCN, self).__init__() self.bert_model = BertModel.from_pretrained(pretrained_model) self.feat_dim = list(self.bert_mo...
anchor在目标检测中表示参考框,首先预设一组不同尺度不同长宽比的固定参考框,覆盖几乎所有位置,每个参考框负责检测与其交并比大于阈值(超参数,通常为0.5或0.7)的目标。anchor技术将候选区域生成问题转换为“这个固定参考框中有没有目标,目标框偏离参考框多远”,不在需要多尺度遍历滑框,真正实现又好又快。 ...
本文提出一种基于 BERT-GCN-ResNet 的文献摘要分类方法.该方法采用转换器的双向编码器表示模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)得到待分类短文本的词向量初始特征,进而构建边和节点特征;将其输入图卷积神经网络(graph convolutional networks,GCN),并在图卷积层之间加入残差网络(residual ...
【BAG:基于注意力机制融合Bert和GCN的文本分类模型】通过图的方式来建模文本分类任务是近年来研究的热点。现有基于图神经网络的方法虽然取得了一定的性能提升,但缺乏有效利用预训练语言模型获得的文本语义和图结构语义,且建图规模相对较大,由此带来的训练开销导致相关方法难以在低算力平台上使用。针对这些问题,在通过图神...
本文介绍如何利用fastNLP复现实验论文BertGCN，该论文结合了GCN和BERT模型，针对可传递文本分类任务。选用fastNLP版本0.6.0，通过命令安装。数据处理分为两步：首先构建图结构，得到邻接矩阵；其次，转换为BERT所需序列形式。fastNLP提供loader函数与PMIBuildGraph，简化了数据处理。主要代码包括文档id与文本对应...
train_bert_gcn.py BertGCN This repo contains code forBertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERT. Introduction In this work, we propose BertGCN, a model that combines large scale pretraining and transductive learning for text classification. BertGCN constructs a heterogeneous...
The main script to train bert, bert-gcn model pythonrun_classifier.py[options] General Parameters: --model(Required): The mode to run therun_classifier.pyscript in. Possible values:bertorbert_gcn --dataset(Required): The dataset to run therun_classifier.pyscript in. Possible values:AANorPeer...
实验结果显示,GACN模型相较于单一的图神经网络提高了文本分类能力.3,基于stacking集成学习算法,在BERT-Boosting和GACN模型的基础上提出 BERTGACN-stacking 模型.该模型将 BERT-B oosting,GACN,BERTGCN,BERTGAT以及BERTGACN模型作为基分类模型进行训练得到的分类结果输入到元分类器中,元分类器采用支持向量机,实现了...
第37 卷 第 2 期 天津科技大学学报 Vol. 37 No. 2 stract,ensure the classification accu- racy and effectively investigate the association between words and doc