[2] 基于MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法 模型如下图: 讲解模型: · 首先,架构是多任务学习架构,采用的是硬参数共享方法。每个任务的模型由共享层和任务特定层两个部分组成。共享层用于学习和共享通用的知识和表征,而任务特定层用于弥补不同任务之间的差异以及提高不同任务的泛化性。
[2] 基于MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法 模型如下图: 讲解模型: · 首先,架构是多任务学习架构,采用的是硬参数共享方法。每个任务的模型由共享层和任务特定层两个部分组成。共享层用于学习和共享通用的知识和表征,而任务特定层用于弥补不同任务之间的差异以及提高不同任务的泛化性。
In order to address the above problems, the multi-task learning architecture is introduced, and the MSML-BERT model is proposed. The model regards the label classification network of each layer in the label hierarchy as a learning task, and enhances the performance of tasks at ...
为了解决以上问题,将多任务学习架构引入,提出了MSML-BERT模型.该模型将标签结构中每一层的标签分类网络视为一个学习任务,通过任务间知识的共享和传递,提高各层级任务的性能.基于此,设计了多尺度特征抽取模块,用于捕捉不同尺度和粒度的特征以形成不同层级需要的各种知识.进一步,设计了多层级信息传播模块,用于充分建模...
[2] 基于MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法 ??模型如下图: ??讲解模型: ??· 首先,架构是多任务学习架构,采用的是硬参数共享方法。每个任务的模型由共享层和任务特定层两个部分组成。共享层用于学习和共享通用的知识和表征,而任务特定层用于弥补不同任务之间的差异以及提高不同任务的泛化性。