Transformer < RNN < CNN 。CNN最快这个容易理解,不过Transformer比RNN还要慢一些,有点意外,不过总体效率比较接近。 总结 从这个很简单的文本分类任务中,可以看到Bert的确效果很好,领先其他的词向量模型,此外从实验中我们还发现Bert收敛速度也很快,基本前面几个Epoch就差不多了,很稳定。 Bert在NLP领域是一个划时代的...
https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorchgithub.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE 介绍 神经网络模型 模型介绍、数据流动过...
【PyTorch实现的的Transformer文本分类】’Based on the Pytorch-Transformers library by HuggingFace. To be used as a starting point for employing Transformer models in text classification tasks. Contains code to easily train BERT, XLNet, RoBERTa, and XLM models for text classification.' by Thilina ...
Github项目地址:https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE 介绍 神经网络模型 模型介绍、数据流动过程:参考 数据以字为单位输入模型,预训练词向...