在文本分类任务中,我们通常使用BERT来提取输入文本的语义特征。CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像处理领域。但同样可以应用于文本处理任务中,例如文本分类。CNN通过卷积操作逐层提取文本的局部特征,并通过池化操作进行特征降维,从而得到更加抽象和有代表性的特征表示。二、BERT+CNN模型构建我们可以将BERT和CNN结合使用,以充分发
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部特征,并通过池化操作将它们组合成全局特征表示。TextCNN在处理短文本分类任务时表现良好。二、模型构建我们将使用Keras库中的BERT...
在前面两章讲解了 Bert 和 TextCNN 模型,用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。 模型介绍 我们知道在进行模型融合时,要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。 Bert 模型的输出是有不同的情况;TextCNN模型的输入是一个四维的,[bacth_size, 1, ...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module): ...
针对新闻文本分类模型参数量多和训练时间过长的不足,在最大限度保留模型性能的情况下压缩训练时间,力求二者折中,故提出基于BERT-CNN的知识蒸馏。根据模型压缩的技术特点,将BERT作为教师模型,CNN作为学生模型,先将BERT进行预训练后再让学生模型泛化教师模型的能力。实验结果表明,在模型性能损失约2.09%的情况下,模型参数...
RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMO 预训练模型 BERT 预训练模型 一fastText 模型 fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似, 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词,即模型架构类似但是模型的任务不同。 其中x1,x2,...,xN−1,xN表示一个文本中的n-gram向量,每个特征是词向量的...
该模型与Word2Vec+CNN 、Word2Vec+BiLSTM 、Elmo+CNN 、BERT+CNN 、BERT+BiLSTM 、BERT+Transformer 等深度学习文本分类模型在三种数据集上进行对比实验，得到的准确率、精确率、召回率、F1测度值均为最高。实验表明该模型有效地提取了文本中字词的特征信息，优化了过拟合问题，提高了泛化能力。关键词：bert ；...
使用包:bert4keras 传参:配置文件路径,预训练文件路径,类别数量 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) ...
本发明的目的是:进一步提高中文文本分类的效果。 为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供了一种基于bert与cnn层级连接的中文文本分类方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1、通过大量公开的中文文本数据集对bert模型进行预训练,得到bert模型中的所有的参数并保存,bert模型由12层transformer编码器构成; 步骤2、使用cnn模...
为了进一步增强文本表示和提高新闻文本分类的效果,首先使用 BERT 预训练 模型对文本进行词嵌入映射,其次利用 BiLSTM-CNN 模型进一步提取文本上下文和局部关键特征,最后对新闻 文本进行分类;并在 THUCNews数据上进行对比实验,实验结果表明,BERT-BiLSTM-CNN 模型的文本分类效 果优于 Transformer,TextRNN,TextCNN 等深度...