,出来之后尝试了下中文文本分类模型,xlnet模型相比bert有很多东西做了改变,模型层面的不多说,目前放出来的中文文本分类模型是采用24层的网络结果,和中文版的bert12层的网络大了两倍,之前论文出来时候有很多,主要是中文数据处理的问题,模型采用的sentencepiece做分词,pad方式采用的是post-padding方式,模型输入输入是len*batch
摘要: 新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分 利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。 为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基 于 XLNet 和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。 首先,利用 XLNet 对新闻主题文本进行特征提取获得...
1.首先你需要这个网址下载(https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet) XLNET中文版的预训练的权重——tensorflow版,感谢大佬的开源。 2.在你的python环境中安装CyberZHG 大佬开源的keras版的keras-xlnet ,之间pip install keras-xlnet一键安装,同时读者也可以去https://github.com/CyberZHG/keras-xlnet具体看...
model = TransformerModel('xlnet', 'path_to_model/', num_labels=4) TransformerModel具有dict参数,其中包含许多属性,这些属性提供对超参数的控制。有关每个属性的详细说明,请参阅repo。默认值如下所示: self.args = { 'output_dir': 'outputs/', 'cache_dir': 'cache_dir', 'fp16': True, 'fp16_...
XLNET 的一些表现 这里笔者会先简单地介绍一下XLNET精妙的算法设计,当然我尽量采用通俗的语言去表达那些深奥的数学表达式,整个行文过程会直接采用原论文的行文流程:Observition—>Motivition—>Contribution。然后我会介绍一下如何用python在15分钟之内搭建一个基于XLNET的文本分类模型。
XLNet的多层增强型注意力的电单文本分类。 在此模型中，将中文字符通过XLNet预 训 练 模型生成具有丰富上下文信息的词向量表征，残差网络结构获得词向量的丰富词义信息，双向长短时记忆网络实现上下文联系， 多层注意力机制使得模型关注词义信息表征和上 下文联系信息，并使用多层感知机进行多种类型的分类。 为了验证模型...
使⽤xlnet实现中⽂⽂本分类超详细(附代码)** 使⽤xlnet实现中⽂⽂本分类 ** class MyTaskProcessor(DataProcessor): def__init__(self): self.train_file =train.tsv self.dev_file =dev.tsv self.test_file =test.tsv self.label_column =1 self.text_a_column =3 self.text_b_column =No...
然后梳理了这些预训练模型在自然语言处理领域的优势和预训练模型的两种主流分类。最后，对预训练技术的未来...
基于XLNet和深度卷积聚合的长文本分类模型 针对此问题,论文提出了对截断文本进行聚合分类的模型.首先,通过XLNet语言模型得到截断文本的语义向量,使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取分段的时序信息,利用多通道... 屈程浩,薛涛,胡伟华 - 计算机与数字工程 被引量: 0发表: 2024年 基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN