看了一些别人的思路,总结了一些模型性能提升的操作并完成python实现。 1. 行空缺值的处理 常规方法 统计每行数据的空缺值,如果空缺值数量超过阈值,则剔除此行数据。 改进方法 考虑特征重要度的因素。遵循一个原则:特征重要度越高,对这一特征下的空缺值容忍程度越低。 特征重要度的评估 ...
背景 前一篇文章中,采用了在当前比较主流的Transformer模型,Transformer模型本质来看是基于Encoder Decoder框架,其解码方式本质上和seq seq模型的解码方式基本相同。seq seq的重要缺陷之一在于其不具备生成能力,而PGN模型具备着良好的生成能力。因此,本文拟结合Transformer强大的特征抽取能力以及PGN模型的生成能力,希望能碰撞出一些火花。这两个模型 ...
2021-08-27 21:54 0 98 推荐指数:
看了一些别人的思路,总结了一些模型性能提升的操作并完成python实现。 1. 行空缺值的处理 常规方法 统计每行数据的空缺值,如果空缺值数量超过阈值,则剔除此行数据。 改进方法 考虑特征重要度的因素。遵循一个原则:特征重要度越高,对这一特征下的空缺值容忍程度越低。 特征重要度的评估 ...
目录 1、transformer 2、GPT 3、bert 4、RoBERTa 5、ALBERT 6、spanBert 7、xlnet 1、transformer transformer就是大名鼎鼎的论文《Attention Is All ...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
Transformer模型 Transformer模型 1.Transformer整体架构 2.对Transformer框架中模块的理解 2.1 Input(输入) 2.2 Multi-head Attention(多头注意) 2.3 ADD& ...
参考博客:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971 讲解非常好! 模型使用 Layer normalization而不使用Batch normalization的原因见之前博客。 网络层数较深的时候会出现网络退化问题 ...
一、摘要的主要分类 文本摘要:从数据上来看,分为利用无监督数据(自动摘要)和有监督数据两种方法 文本摘要:从获取方法上看,分为抽取式摘要(从原文中抽取多个句子组成概要)和生成式摘要(先是自然语言理解进行篇章理解,然后用自然语言生成来生成摘要)两种方法。 深度学习模型:BertSum ...
最近在关注谷歌发布关于BERT模型,它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法 ...
目录 Transformer 1. 前言 ...