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改进的SemBERT特征重组模型
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作者 龚安靖 陈红英 《计算机系统应用》 2022年第11期207-214,共8页
SemBERT模型实现了对BERT模型的提升,但存在两个明显的缺陷.第一,模型获得向量表示的能力不足.第二,没有从特征的种类出发,直接使用传统特征进行任务分类.针对这两个缺陷,提出了一种新的特征重组网络.该模型在SemBERT内部添加自注意力机... SemBERT模型实现了对BERT模型的提升,但存在两个明显的缺陷.第一,模型获得向量表示的能力不足.第二,没有从特征的种类出发,直接使用传统特征进行任务分类.针对这两个缺陷,提出了一种新的特征重组网络.该模型在SemBERT内部添加自注意力机制,外接特征重组机制,得到更好的向量表示并且重新分配特征权重.实验数据表明新的方法在MRPC数据集上比经典的SemBERT模型在F1值上提高了1%.实现在小数据集上的明显提升,并且超越了大多数优秀模型. 展开更多
关键词 特征重组 向量表示 自注意力机制 特征权重 深度学习 自然语言处理
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