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BERT-wwm+CNN+双向往复LSTM

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简介：
简介：本研究提出一种结合预训练模型BERT-wwm、卷积神经网络(CNN)及双向向复LSTM架构的新颖文本分类方法，显著提升自然语言处理任务性能。 bert_wwm结合CNN和双向LSTM模型

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  • BERT-wwm+CNN+双向往复LSTM
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    简介：本研究提出一种结合预训练模型BERT-wwm、卷积神经网络(CNN)及双向向复LSTM架构的新颖文本分类方法，显著提升自然语言处理任务性能。 bert_wwm结合CNN和双向LSTM模型
     
  • Chinese-BERT-wwm：汉语BERT的全面字掩蔽预训练（与English BERT-wwm系列模型相关）
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    Chinese-BERT-wwm是一种针对中文设计的预训练语言模型，采用全面字级掩码技术，借鉴了English BERT-wwm系列模型的成功经验。该模型在多项汉语自然语言处理任务中表现出色，极大提升了中文文本的理解和生成能力。 在自然语言处理领域中，预训练语言模型已成为非常重要的基础技术。为了进一步促进中文信息处理的研究发展，我们发布了基于全词遮罩（Whole Word Masking）技术的中文预训练模型BERT-wwm以及相关其他技术模型：BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext-large、RBT3和RBTL3。这些项目均以谷歌官方发布的BERT为基础。 我们还发布了MacBERT预训练模型，中文ELECTRA预训练模型，以及中文XLNet预训练模型等其他相关资源，并提供知识蒸馏工具TextBrewer的使用指南。 所有上述提到的模型现均已支持TensorFlow 2版本，请通过变压器库调用或下载。我们的论文已被录用为长文。 此外，在通用自然语言理解评论GLUE竞赛中，哈工大讯飞联合实验室取得了第一名的成绩。
     
  • 双隐藏层LSTM与双向LSTM
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    本文探讨了双隐藏层LSTM和双向LSTM两种模型结构，分析它们在序列数据预测任务中的表现及优势。 采用双隐层LSTM模型（DHLSTM）和双向LSTM（Bi-LSTM）模型两种方法对MNIST数据集进行分类实现。
     
  • 双方向 LSTM（BiLSTM）
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    双方向长短期记忆网络(BiLSTM)是一种深度学习模型，它同时处理序列数据的正向和逆向信息流，广泛应用于自然语言处理领域中的序列标注、情感分析等任务。 双向 LSTM 或 BiLSTM 是一种包含两个 LSTM 层的序列模型：一个用于处理正向输入，另一个则反方向处理数据。这种架构常应用于自然语言处理任务中。 其核心理念在于通过双向地分析数据来帮助模型更好地理解句子中的词语关系（例如，在一句子里前后的词）。比如，“服务器你能给我带这道菜吗”和“他使服务器崩溃”，在这两个例句里，单词server有不同的含义。这种差异性需要结合前后文的语境才能准确把握。 与单向 LSTM 相比，双向 LSTM 的优势在于能够更精准地捕捉到这些复杂的语言关系。因此，在情感分析、文本分类和机器翻译等任务中，BiLSTM 架构表现尤为出色。
     
  • 基于双向LSTM-CNN的命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合双向长短时记忆网络与卷积神经网络的新型命名实体识别方法，有效提升了模型对文本序列特征的学习能力。 更好的命名实体识别 使用双向LSTM-CNN的命名实体识别方法及其Keras实现。 与原始论文相比，该实现的不同之处在于： - 不考虑词典的影响。 - 使用存储桶来加快训练速度。 - 用Nadam优化器替代了SGD。 结果表明，在大约70个时期内，模型达到了90.9%的测试F1得分。对于给定的架构而言，本段落所取得的结果为91.14（带emb + caps的BILSTM-CNN）。 数据集使用的是conll-2003。 论文中描述了网络模型，并利用Keras构建该模型。 运行脚本通过命令`python3 nn.py`执行。 需求： 1) nltk 2) numpy 3) Keras==2.1.2
     
  • 基于CNN与双向LSTM融合技术的实体关系抽取
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的技术，旨在提升实体间关系的自动识别精度。通过有效捕捉文本中的局部特征及上下文信息，此方法在多个数据集上取得了优异的结果，为自然语言处理领域提供了有力工具。 实体关系抽取的目标是识别网络文本中的实体，并提取出这些实体之间的隐含关系。研究表明，在此任务上使用深度神经网络具有可行性并且优于传统方法。目前常用的关系抽取技术主要依赖于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）。然而，这两种模型存在各自的局限性：CNN仅关注连续词的相关性而忽略了非连续的词语之间的关联；相比之下，虽然LSTM能够考虑到较长距离词汇间的相关性问题，但在特征提取方面却显得不足。针对这些问题，本研究提出了一种结合了CNN和LSTM的优势的方法来进行实体关系抽取，并通过三种不同的组合方式进行了实验验证，结果显示该方法在F1值上有显著的提高。
     
  • BERT: 深度双向Transformer的预训练
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    本文介绍了BERT模型，一种基于深度双向Transformer的新型语言表示模型，它通过无监督的方式进行大规模文本预训练，显著提升了多项自然语言处理任务的表现。 BERT：深度双向变换器的语言理解预训练 本段落介绍了一种名为BERT的新方法，它代表了Transformer模型在语言理解和生成任务上的重大进步。与传统的单向语言模型不同，BERT利用一种新颖的深层双向编码机制进行预训练，从而显著提高了对上下文的理解能力。通过大量未标注文本数据的微调和改进的技术细节，该研究展示了其在一系列自然语言处理基准测试中的优越性能，并为未来的研究提供了一个强大的基础架构。 请注意：原文中没有具体提及联系方式等信息，因此重写时并未做相应修改。
     
  • 基于BERT、CNN和LSTM的联合神经网络用于三元组抽取
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    本研究提出了一种结合BERT、CNN及LSTM的混合模型，专为提升三元组信息抽取效率与精度设计，适用于复杂文本数据处理。 1. 自己添加训练数据，数据格式按照训练测试文件中的格式即可，并自行添加关系信息。 2. 按照文件中列出的项目依赖直接安装环境即可。 3. 启动train.py进行训练。 4. 代码无需更改，由于模型过大，请自行进行训练。
     
  • LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM及PSO-CNN-LSTM在光伏功率预测中的对比分析
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    本文深入探讨了LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM以及PSO-CNN-LSTM四种模型在光伏功率预测领域的应用效果，通过对比分析各模型的优缺点，为选择最优预测模型提供了参考依据。 本段落对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM以及PSO-CNN-LSTM算法的光伏功率预测性能，并通过误差评价指标（RMSE、MSE、MAE和MAPE）进行评估。 具体结果如下： - LSTM预测结果：RMSE = 8.2496，MSE = 68.0566，MAE = 5.1832，MAPE = 0.29202 - CNN-LSTM预测结果：RMSE = 0.98212，MSE = 0.96457，MAE = 0.72943，MAPE = 0.039879 - PSO-CNN-LSTM预测结果：RMSE = 0.68696，MSE = 0.32698，MAE = 0.66369，MAPE = 0.019963 通过上述误差评价指标可以看出，PSO-CNN-LSTM算法在光伏功率预测中表现最优。