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...
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。它通过卷积操作捕捉文本中的局...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module): ...
文本是一维数据,因此在TextCNN卷积用的是一维卷积(在word-level上是一维卷积;虽然文本经过词向量表达后是二维数据,但是在embedding-level上的二维卷积没有意义)。一维卷积带来的问题是需要通过设计不同 kernel_size 的 filter 获取不同宽度的视野。 Pooling层: 利用CNN解决文本分类问题的文章还是很多的,比如这篇A Conv...
在文本分类任务中,BERT和TextCNN是两个非常强大的工具。BERT是一种预训练的语言模型,它能够理解和生成自然语言的语义信息。而TextCNN则是一种深度学习模型,它使用卷积神经网络(CNN)来提取文本的特征,从而实现分类。结合BERT和TextCNN,我们可以构建一个强大的文本分类模型。以下是基于BERT4Keras和TextCNN的文本分类模型...
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last_hidden_state：代表Bert模型的最后一层输出，可以直接作为TextCNN的输入。hidden_states：包含Bert模型每层的输出，可以通过去除第一层和sequence_length，循环提取剩余层数并拼接，作为TextCNN的输入。输入shape的调整：若采用last_hidden_state作为TextCNN模型输入，需调整shape以匹配TextCNN需求，通常为[...
在真实的企业智能制造数据集上的验证表明,当BERT+TextCNN评估模型在卷积核为[2,3,4]、迭代次数为6次、学习率为3e-5时,对智能制造成熟度进行评估,准确率达到85.32%。这表明所设计的评估方法能够较准确地帮助企业完成智能制造成熟度自评...
将BERT蒸馏至TextCNN在实际应用中具有诸多优势。首先,由于TextCNN的计算成本较低,因此可以应用于更多的场景和设备上。其次,通过蒸馏技术,我们可以将BERT学习到的丰富语义信息转移到TextCNN中,从而提升其性能。此外,蒸馏技术还可以帮助我们更好地理解模型之间的知识传递和迁移学习等机制。 以千帆大模型开发与服务平台为例...
因此,本发明利用BERT做词嵌入处理,将BERT模型训练所获得词向量矩阵通过Text‑CNN网络对文本进行长距离编码。本发明首次将BERT‑TextCNN网络用作多特征文本分类,处理中文外卖评论文本一类的多属性评价。在Text‑CNN网络的卷积和池化模块,本发明加入了降维卷积模块注意力机制(CBAM)对模型做优化处理,这也是首次将CBAM...