原文:文本分類的一種對抗訓練方法

最近閱讀了有關文本分類的文章,其中有一篇名為 Adversarail Training for Semi supervised Text Classification , 其主要思路實在文本訓練時增加了一個擾動因子,即在embedding層加入一個小的擾動,發現訓練的結果比不加要好很多。 模型的網絡結構如下圖: 下面就介紹一下這個對抗因子r的生成過程: 在進入lstm網絡前先進行從w到v的計算,即 ...

2019-04-01 15:52 0 1004 推薦指數:

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用半監督算法做文本分類(自訓練)

標簽: 半監督學習,文本分類 作者:煉己者 歡迎大家訪問我的簡書以及我的博客,大家如果感覺格式看着不舒服,也可以去看我的簡書,里面也會有發布 本博客所有內容以學習、研究和分享為主,如需轉載,請聯系本人,標明作者和出處,並且是非商業用途,謝謝! 半監督學習文本分類系列 用半監督算法做文本分類 ...

Sun Sep 23 22:41:00 CST 2018 4 4230
Pytorch——BERT 預訓練模型及文本分類

BERT 預訓練模型及文本分類 介紹 如果你關注自然語言處理技術的發展,那你一定聽說過 BERT,它的誕生對自然語言處理領域具有着里程碑式的意義。本次試驗將介紹 BERT 的模型結構,以及將其應用於文本分類實踐。 知識點 語言模型和詞向量 BERT 結構詳解 BERT 文本分類 ...

Sun Feb 09 00:21:00 CST 2020 21 13771
文本分類實戰(十)—— BERT 預訓練模型

1 大綱概述   文本分類這個系列將會有十篇左右,包括基於word2vec預訓練文本分類,與及基於最新的預訓練模型(ELMo,BERT等)的文本分類。總共有以下系列:   word2vec預訓練詞向量   textCNN 模型   charCNN 模型   Bi-LSTM 模型 ...

Wed Jan 09 04:24:00 CST 2019 64 49181
文本分類解決方法綜述

一、傳統文本分類方法   文本分類問題算是自然語言處理領域中一個非常經典的問題了,相關研究最早可以追溯到上世紀50年代,當時是通過專家規則(Pattern)進行分類,甚至在80年代初一度發展到利用知識工程建立專家系統,這樣做的好處是短平快的解決top問題,但顯然天花板非常低,不僅費時費力,覆蓋 ...

Fri Oct 27 21:13:00 CST 2017 1 21166
文本分類實戰(九)—— ELMO 預訓練模型

1 大綱概述   文本分類這個系列將會有十篇左右,包括基於word2vec預訓練文本分類,與及基於最新的預訓練模型(ELMo,BERT等)的文本分類。總共有以下系列:   word2vec預訓練詞向量   textCNN 模型   charCNN 模型   Bi-LSTM 模型 ...

Tue Jan 08 02:58:00 CST 2019 15 14052
 
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