+ 首先要下载BERT-Base, Chinese[中文模型](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip)并解压到合适的目录;后面需要作为model_dir配置 + 按照本项目data/下的说明,下载新闻数据集,并修改文件名作为数据集。 1. 单机运行 + 训练+评估:运行train_eval.py + 测试...
随后,将预处理后的输入数据传递给BERT模型,BERT模型会基于这些输入生成对应的输出。BERT模型的输出是一个包含多个键的字典,其中模型最后一层的输出即每个token的嵌入表示,这些嵌入向量不仅包含了token本身的信息,还融入了上下文的信息。在处理句子级别的任务时,本文更关心整个句子的表示而非单个token的表示。因此,本文提取...
的情感倾向性分析为目的,本文提出一种基于BERT和双向GRU模型的用户评论情感倾向性分类方法.首先使用BERT模型提取课程评论文本的特征表示,其次将获取的词语特征输入Bi GRU网络实现用户评论的情感特征的提取,最后用Softmax逻辑回归的方式进行情感倾向性分类.实验结果表明基于BERT和双向GRU模型的评论情感倾向性分类模型的F1值...
本文基于近年来语言智能的里程碑技术:BERT深度语言模型,围绕“智慧政务”文本挖掘的主题,完成了留言自动分类、热点问题挖掘和答复意见质量评价3项工作。 在留言自动分类任务上,BERT模型的F-score达到了92.89%,高出基线LSTM模型约11.6%,也高出Fasttext模型约1.8%。这证明了BERT模型在政务留言文本分类任务上优越性与实用性...
步骤5:生成文档中的词。根据主题Zm,n的单词分布,生成文档dm中的第n个词Wm,n。 步骤6:重复生成过程。重复步骤2到步骤5,直到文档dm中的所有词都被生成。这样,就得到了一篇总词数为N的文档dm。 (二)BERT模型 BERT是谷歌推出的基于Transformer的预训练语言模型,其通过无监督学习深入挖掘文本语境信息。该模型采用双...
步骤5:生成文档中的词。根据主题Zm,n的单词分布,生成文档dm中的第n个词Wm,n。 步骤6:重复生成过程。重复步骤2到步骤5,直到文档dm中的所有词都被生成。这样,就得到了一篇总词数为N的文档dm。 (二)BERT模型 BERT是谷歌推出的基于Transformer的预训练语言模型,其通过无监督学习深入挖掘文本语境信息。该模型采用双...