val_performance['Multihead attention'] = cnn_lstm_attention_model.evaluate(conv_window.val) performance['Multihead attention'] = cnn_lstm_attention_model.evaluate(conv_window.test, verbose=0) 最后将各个模型的预测效果绘制成柱状图对比如下: 很遗憾对CNN+LSTM添加两种注意力机制都没有取得更好的效果,当...
真正的双向encoding,Masked LM类似完形填空;transformer做encoder实现上下文相关,而不是bi-LSTM,模型更深,并行性更好;学习句子关系表示,句子级负采样 本文介绍了一种新的语言表示模型BERT,它表示Transformers的双向编码器表示。与最近的语言表示模型不同(Peters et al., 2018; Radford et al., 2018),BERT通过在所有...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN