基于BERT的文本分类模型,结合了TextCNN网络结构

devtools/2024/9/24 15:14:49/

一个基于BERT的文本分类模型,并结合了TextCNN网络结构来进一步增强特征提取能力。代码的主要组件包括BERT模型的加载、卷积神经网络(CNN)部分的定义、特征融合以及最终的分类层。以下是代码的详细解析:

1. 导入必要的库和函数

from bert4keras.backend import keras, set_gelu
from bert4keras.models import build_transformer_model
from bert4keras.optimizers import Adam
  • bert4keras.backendbert4keras.modelsbert4keras 库中的模块,专门用于加载和处理BERT模型。
  • keras 是神经网络模型的构建库,set_gelu 用于设置BERT中的激活函数,Adam 是优化器。

2. 设置激活函数

set_gelu('tanh')
  • BERT 默认使用 GELU 激活函数,这里将它设置为 'tanh' 版本的 GELU 激活函数。

3. TextCNN的定义

def textcnn(inputs, kernel_initializer):cnn1 = keras.layers.Conv1D(256, 3, strides=1, padding='same', activation='relu', kernel_initializer=kernel_initializer)(inputs)cnn1 = keras.layers.GlobalMaxPooling1D()(cnn1)cnn2 =

http://www.ppmy.cn/devtools/116556.html

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