CNN,BiLSTM)+CRF的结构，而最近几年的大规模预训练模型BERT和ELMo进一步提升了NER任务的效果。
output_all_encoded_layers=False)# encoder_out：[batch_size,seq_len,hidden_size]，text_cls：[bat...
【打Kaggle大家用什么做文本分类?TextCNN,BiLSTM/GRU,Attention】《What Kagglers are using for Text Classification》by MLWhiz http://t.cn/EbxPJtJ
batch_decode等方法进行解码text_codes=tokenizer(text='晚了半小时，七元套餐饮料就给的罐装的可乐，真...
相对而言，Bert已经是做到极致了，且蕴含了textCNN的机制，你在Bert之后再套用textCNN，首先没有意义，...
1.2 输入/输出表示 为了使BERT能够处理各种下游任务，我们的输入表示能够明确表示单个句子和一对句子（...
因为给RNN或者GCN的已经不再是句法或者语法特征了。 可以试试BERT每一层和text_cnn每一层的输出特征...
可能是BERT提取特征已经足够了 BERT模型的学习率和CNN的学习率存在差异 个人看法，苏神有一篇分析BERT和...