class BertGCN(nn.Module): def __init__(self, pretrained_model='roberta_base', nb_class=20, gcn_hidden_size=256, m=0.3, dropout=0.5, graph_info=None): super(BertGCN, self).__init__() self.bert_model = BertModel.from_pretrained(pretrained_model) self.feat_dim = list(self.bert_mo...
在融合Bert与GCN训练这部分,文中指出,将Bert encoder部分得到embedding后丢进GCN里,直接联合训练,会有两个问题出现,1.梯度回传时,Bert部分得不到有效的梯度优化。2. GCN是全图更新的,假设图是1w个document节点,则bert部分1w个document同时进行bert encoder得到document embedding,然后丢到GCN layer中更新训练,这显然是...
BertGCN的fastNLP实现 fastrcnn原理 1 基本结构 1.1 算法流程 Faster-RCNN算法流程可分为4个步骤: 特征提取:将整个图像缩放到固定大小(由于后边有全连接层)输入到CNN网络中进行特征提取,得到特征图 候选区域提取:输入特征图,使用RPN结构生成候选框,将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵 ROI pooling:...
BERT4GCN利用BERT中间层输出和单词间的位置信息，以增强GCN，更好地编码依赖图信息，从而提升分类精度。实验结果表明，相较于其他先进基准，BERT4GCN显著提高了基于方面的语义分类性能，证明了利用BERT中间层的语法特征增强GCN，可以有效提升模型的分类能力。ASGCN模型，作为文中使用的对比基准，对图卷积层进...
本文介绍如何利用fastNLP复现实验论文BertGCN，该论文结合了GCN和BERT模型，针对可传递文本分类任务。选用fastNLP版本0.6.0，通过命令安装。数据处理分为两步：首先构建图结构，得到邻接矩阵；其次，转换为BERT所需序列形式。fastNLP提供loader函数与PMIBuildGraph，简化了数据处理。主要代码包括文档id与文本对应...
【BAG:基于注意力机制融合Bert和GCN的文本分类模型】通过图的方式来建模文本分类任务是近年来研究的热点。现有基于图神经网络的方法虽然取得了一定的性能提升,但缺乏有效利用预训练语言模型获得的文本语义和图结构语义,且建图规模相对较大,由此带来的训练开销导致相关方法难以在低算力平台上使用。针对这些问题,在通过图神...
实验结果显示,GACN模型相较于单一的图神经网络提高了文本分类能力.3,基于stacking集成学习算法,在BERT-Boosting和GACN模型的基础上提出 BERTGACN-stacking 模型.该模型将 BERT-B oosting,GACN,BERTGCN,BERTGAT以及BERTGACN模型作为基分类模型进行训练得到的分类结果输入到元分类器中,元分类器采用支持向量机,实现了...
【代码链接】https://github.com/ZeroRin/BertGCN 【推荐理由】 本文来自浙江大学和香侬科技,已被ACL 2021接收。文章提出了一个结合大规模预训练和传导学习的模型BertGCN,用于文本分类任务。 BertGCN在数据集上构造一个异构图,并使用BERT表示将文档表示为节点。通过在BertGCN中联合训练BERT和GCN模块,该模型充分利用了...
基于BERT和GCN的引文推荐模型 查云杰12汪洋23 1(南京烽火天地通信科技有限公司江苏南京210000)2(武汉邮电科学研究院湖北武汉430074)3(南京烽火星空通信发展有限公司江苏南京210000)摘要采用一个组织良好的数据集和基于深度学习的模型，实现根据上下文获得论文的引文推荐。模型包 括一个文档编码器和一个上下文编码器，使用图...
In this work, we propose BertGCN, a model that combines large scale pretraining and transductive learning for text classification. BertGCN constructs a heterogeneous graph over the dataset and represents documents as nodes using BERT representations. By jointly training the BERT and GCN modules within...