实战练手!基于PyTorch与RNN实现的LSTM文本分类任务实战教程,全程通俗 LLM大模型 编辑于 2024年11月10日 16:30 基于PyTorch与RNN实现的LSTM文本分类任务实战教程 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
我目前也用了cnn、rnn、rnn+cnn、fasttext、bert、bert+cnn做长文本分类。效果对比,cnn<rnn<rnn+cnn<fasttext<bert+cnn<bert。与你的实验效果差不多。单纯在bert上进行堆砌,并不是一个好办法。 2022-07-07· 贵州 回复3 梁羽生 您好,下载您的开源,基于bert模型训练,Val Acc只有50%左右,而您文章截图...
该代码为基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制,笔者亲测有效,不需要环境配置等,欢迎大家下载。 (0)踩踩(0) 所需:11积分 data_exporter 2025-02-28 01:46:41 积分:1 httpmocktool 2025-02-28 01:46:08 积分:1 FishC-Python3-practice ...
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,预训练词向量使用搜狗新闻 Word+Character 300d,点这里下载 ...