用pytorch比较bert、ernie、bert_cnn、bert_rnn、bert_rcnn、bert_dpcnn等六种基于深度学习的中文短文本分类模型的效果

Bert文本分类模型常见做法为将Bert最后一层输出的第一个token位置（CLS位置）当作句子的表示，后接全连接层进行分类。 在Bert问世前，TextCNN在文本分类模型中占据了举足轻重的位置，源于CNN网络可以很有效的捕捉文本序列中的 n-gram 信息，而分类任务从本质上讲是捕捉n-gram排列组合特征，捕捉关键词，内容，还是句子的上层语义，在句子中均是以n-gram特征的形式存在的。 作者在做完Bert和TextCNN的实验惊奇的发现，Bert往往可以对一些表述隐晦的句子进行更 …

2023年5月7日 · 该教程介绍了如何使用HuggingFace库在PyTorch中快速上手BERT模型，并展示如何在BERT后面接CNN和LSTM进行文本处理。 首先，展示了加载预训练的BERT模型和数据集的基本步骤，然后定义自定义数据集类，接着构建模型结构，包括BERT模型后接线性层、CNN和LSTM，最后进行 ...

2023年9月6日 · BERT-CNN (Bidirectional Encoder Representations from Transformers with Convolutional Neural Networks) 和 BERT-RNN (BERT with Recurrent Neural Networks) 是结合了Transformer架构（如BERT，最初由Google开发用于自然语言处理任务）和传统的深度学习模型（卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）的研究方向。

使用 Bert + TextCNN 融合模型来对中文进行分类，即文本分类 Bert往往可以对一些表述隐晦的句子进行更好的分类，TextCNN往往对关键词更加敏感。

2023年1月1日 · Transfer learning-based BERT pre-trained model achieved more promising results than state-of-the-art approaches. This proposed research presents a Bidirectional Encoder-Decoder Transformer-Convolutional Neural Network (BERT-CNN) model for requirements classification.

BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1 中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)， MultiNLI 准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。 BERT的网络架构使用的是 《Attention is all you need》 中提出的多 …

输入数据并得到预训练Bert模型的每个token对应的输出 增加一个维度，用于存储通道数（每个卷积核的输出对应一个通道） 遍历所有卷积核并依次对数据进行卷积，将不同卷积核得到的数据存储的不同通道中

2023年10月6日 · 本文将介绍如何使用Bert+CNN模型进行文本分类，并给出代码实现重点突出Bert+CNN文本分类中的重点词汇或短语。 BERT是一种基于预训练的深度学习模型，它通过上下文无关的语料库进行训练，能够学习到文本的深层次语义信息。

2023年8月12日 · 本文详细介绍了BertModel的输入输出特性，包括context张量、attention_mask及其在句子表示中的应用。接着讨论了CNN模型的卷积层和最大池化操作，以及如何在BERT预训练模型基础上叠加CNN。最后，概述了LSTM的输入输出结构，讨论了batch_first参数的影响。