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...
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...
【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...
anchor在目标检测中表示参考框,首先预设一组不同尺度不同长宽比的固定参考框,覆盖几乎所有位置,每个参考框负责检测与其交并比大于阈值(超参数,通常为0.5或0.7)的目标。anchor技术将候选区域生成问题转换为“这个固定参考框中有没有目标,目标框偏离参考框多远”,不在需要多尺度遍历滑框,真正实现又好又快。 ...
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...
本文提出一种基于GCN和微调BERT的作文自动评分方法GFTB.该模型采用图卷积网络提取作文的句法特征,采用BERT和Adapter的训练方式提取作文的深层语义特征,同时采用门控机制进一步捕捉二者融合后的语义特征.实验结果表明,本文提出的GFTB模型在公共数据集ASAP的8个子集上取得了较好的平均性能,相比于通义千问等基线模型,能够...
2022 收稿日期:2021-09-21;修回日期:2021-12-21 基金项目:天津市教委科研计划项目(2019KJ211) 作者简介:郭羽(1996—),女,河北秦皇岛人,硕士研究生;通信作者:林丽媛,讲师,linly@tust.edu.cn 基于 BERT-GCN-ResNet 的文献摘要自动分类方法 郭羽,林丽媛,刘玉良 (天津科技大学电子信息与自动化学院,天津 300222)...
We propose an end-to-end resolver by combining pre-trained BERT with Relational Graph Convolutional Network (R-GCN). R-GCN is used for digesting structural syntactic information and learning better task-specific embeddings. Empirical results demonstrate that, under explicit syntactic supervision and wit...
The main script to train bert, bert-gcn model pythonrun_classifier.py[options] General Parameters: --model(Required): The mode to run therun_classifier.pyscript in. Possible values:bertorbert_gcn --dataset(Required): The dataset to run therun_classifier.pyscript in. Possible values:AANorPeer...
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 ...