bert输出: cls_features(bert.model.output所有行第0列)如果不接textcnn可以直接用这层接全连接层做分类(batch_size,768) all_token_features(bert.model.output除了所有行第一列到倒数第二列)shapp(batch_size,maxlen-2,768) cnn_features(textcnn(all_t
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
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摘要:本发明公开了一种基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统,属于自然语言处理技术领域。本发明基于构建的专业术语分词库与获取的训练数据集构造标签矩阵,标签矩阵很好地利用了每个标签下包含的专业术语,让模型能够更好地学习这些专业术语的数据特征;并根据标签矩阵,在损失函数中增加了每个标签下的专业术语...
1.一种基于bert语言模型和textcnn模型的多意图识别方法,其特征在于,包括步骤:s1,构建多意图识别场景的专业术语分词库;s2,使用所述专业术语分词库对所获取的模型训练数据集中的每个样本进行逐条的标签扫描,并按扫描顺序依次统计每个所述样本中的每条标签出现的专业术语的频数c,并将扫描到的每个所述专业术语保存到存储...
基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统说明:本发明公开了一种基于BERT语言模型和TextCNN模型的多意图识别方法及系统,属于自然语言处理技术...专利查询请上爱企查