由于bert及ERNIE并未经过多次fine-tune就已经达到较好泛化效果，因此可以认为其泛化能力会相对textcnn更好...
TextCNN是一种利用卷积神经网络（CNN）对文本进行分类的算法，由Yoon Kim在《Convolutional Neural Networks...
因此,本文将敏感领域不良信息的识别问题转化为敏感领域主题识别任务和情感隐喻识别任务,提出一种基于TextCNN Bert融合模型,既利用TextCNN对关键词和局部特征更加敏感的优势,准确识别敏感领域的特定语言和术语;又能利用Bert的预训练能力和自注意力机制,提升对隐喻、比喻和引申意的识别。实验结果表明,本模型在准确率、召回...
文章基于一种将BERT模型和TextCNN模型融合的垃圾短信识别方法,同时聚焦于垃圾短信文本的上下文语义以及关键词特征。该方法利用开源的垃圾短信数据集进行试验,试验结果表明,BERT-TextCNN融合模型在垃圾短信的识别在精准度、召回率以及F1值这些指标上都有不错的表现,相较于现有模型有明显提高。 关键词:文本分类;TextCNN;...
,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 ...
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...
基于Bert_TextCNN模型的漏洞知识库问答系统是由湖北大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0600373,属于分类,想要查询更多关于基于Bert_TextCNN模型的漏洞知识库问答系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
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BERT Text Classification Framework: Implements 7 BERT variants (including BERTATT/BERTLSTM/BERTCNN) with PyTorch and Transformers./BERT文本分类框架:基于PyTorch和Transformers实现7种BERT变体模型(含BERTATT/BERTLSTM/BERTCNN等) - WXLJZ/Bert-Text-Classifica