Htt = dlarray(Lstm_Y(:,:,1:end-1),'SBSC'); %转变成CNN输入格式,’SS为 %% Attention Attentionweight = params.attention.weight; % 计算得分权重 Att = dlarray(squeeze(sum(CnnHttAtt .* dlarray(Attentionweight,'SC'),2)),'SBC'); %'C'维度为cnn卷积后的每一行 Ht = Lstm_Y(:,:,end);...
实验结果表明,BERT十Bi-LSTM十 Attention融合模型在中医病历文本的提取和分类方面达到了最高的veragefl值(即89.52%)。通过对比发现,BERT较word2vec模型的预训练效果有显著的提升,且Bi-LSTM+ Attention模型较LSTM模型的效果有显著的提升,因此提出的BERT十Bi-LSTM+ Attention融合模型在病历文本抽取与分类上有一定的医学...
这个项目充分利用了Google的Bert模型,这是一种基于Attention的大规模语料预训练模型,以及LSTM命名实体识别网络。项目的目标是设计一套通用的问答系统处理逻辑,以实现智能问答任务。 首先,我们采用了Bert模型,这是一种在自然语言处理领域非常强大的预训练模型。它具备对上下文的深刻理解和信息抽取能力,有助于理解复杂的自然...
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