我目前也用了cnn、rnn、rnn+cnn、fasttext、bert、bert+cnn做长文本分类。效果对比,cnn<rnn<rnn+cnn<fasttext<bert+cnn<bert。与你的实验效果差不多。单纯在bert上进行堆砌,并不是一个好办法。 2022-07-07· 贵州 回复3 梁羽生 您好,下载您的开源,基于bert模型训练,
,gpt,bert)分类模型通过CNN,RNN,tranformer等做特征提取(特征的表达),然后分类的问题1.fastText2.TextCNN3.TextRNN...思路历程:1.利用知识工程建立专家系统进行分类通过添加特定规则做分类任务,费时费力,覆盖的范围和准确率都非常有限。2.人工特征工程+浅层分类模型文本预处理:在文本中提取关键词表示文本中文文本 ...
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...
关键词:文本分类;BERT预训练模型;双向门控循环单元;卷积神经网络中图分类号:TP391.1文献标志码:A0引言近年来,随着计算机和互联网技术的快速发展,导致网络上各种形式信息的激增,包括文本,图片,音频和视频等信息,其中文本信息具有容易获取,方便阅读,占内存小等优势,应用最为广泛,比如新闻,博客,微博和公众号的推文等均以...
TextClf :基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架,包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型,通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。 - luopeixiang/textclf
随机初始词嵌入+注意+ TextCNN 随机初始单词嵌入+ TextRCNN Word2Vec + TextCNN Word2Vec +注意+ TextCNN Word2Vec + TextRCNN 伯特嵌入(没有微调,直接取向量)+ TextCNN Bert嵌入(没有微调,直接取向量)+ TextRCNN 代码支持二分类和多分类,此项目基于爬取的游戏评论正是个二元的情感分类作为演示。 环境 ...
分类则取一定阀值的类 - sentence_similarity/目录下以bert为例进行两个句子文本相似度计算,数据格式如data/sim_webank/目录下所示 - predict_bert_text_cnn.py - tet_char_bert_embedding.py - tet_char_bert_embedding.py - tet_char_xlnet_embedding.py - tet_char_random_embedding.py - tet_char_word2...
中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE 介绍 神经网络模型 模型介绍、数据流动过程:参考 数据以字为单位输入模型,预训练词向量使用搜狗新闻 Word+Character 300d,点这里下载 ...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
分类则取一定阀值的类 - sentence_similarity/目录下以bert为例进行两个句子文本相似度计算,数据格式如data/sim_webank/目录下所示 - predict_bert_text_cnn.py - tet_char_bert_embedding.py - tet_char_bert_embedding.py - tet_char_xlnet_embedding.py - tet_char_random_embedding.py - tet_char_word2...