将LSTM/GRU添加到keras tensorflow中的BERT嵌入 - 腾讯云开发者社区

具体方法如下：情感词典：将一组带有情绪倾向的词汇（如“好”“喜欢”“不满”）进行预先标注，通过计算这些词汇在文本中的频率，判断整体情绪。...深度学习模型：如LSTM、GRU、BERT等，擅长处理文本的语境关系，能够自动学习到情绪相关的高维特征。 3....GRU模型：GRU是LSTM的变体，结构更简单，训练速度更快。 BERT等预训练模型：BERT模型可以在少量数据上进行微调（fine-tuning），具有极高的分类准确性，尤其在情感分类中表现优秀。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import...LSTM, Dense, Embedding, Dropout from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

公式16-1 注意力机制使用TensorFlow Addons将Luong注意力添加到编码器-解码器模型的方法如下： attention_mechanism = tfa.seq2seq.attention_wrapper.LuongAttention...第nth个位置嵌入，添加到每个句子中的第nth个词上。这可以让模型知道每个词的位置，这是因为多头注意力层不考虑词的顺序或位置，它只看关系。...下面逐一仔细介绍Transformer中的新组件，从位置嵌入开始。位置嵌入位置嵌入是一个紧密矢量，它对词在句子中的位置进行编码：第ith个位置嵌入添加到句子中的第ith个词。...出于效率的考量，在构造器中先计算出位置嵌入（因此需要知道最大句子长度，max_steps，每个词表征的维度，max_dims）。然后调用call()方法裁剪嵌入矩阵，变成输入的大小，然后添加到输入上。...因为创建位置嵌入矩阵时，添加了一个大小为1的维度，广播机制可以确保位置矩阵添加到输入中的每个句子上： class PositionalEncoding(keras.layers.Layer):

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Kaggle最流行NLP方法演化史，从词袋到Transformer

本文将透过 Kaggle 的历史简要介绍 NLP 的发展进程。...2016–2019：词嵌入+Keras/TensorFlow 崛起 2015 年，用于处理密集词表征的库诞生，如 Gensim（包括 Word2vec 和 GloVe）。...目前神经网络框架 Keras 和 TensorFlow 具备易用性且吸引了大量用户，那时它们的初始版本已开始流行。这些框架让捕捉词序列的意义成为可能，而不仅仅是捕捉词袋的意义。...之后，所有实际 NLP 方法都开始使用词嵌入和神经网络（RNN、LSTM、GRU 等等，以及注意力机制等），这成为解决 Kaggle NLP 挑战赛的标准方式。TF-IDF 成为过去式…… ?...这开启了新的工作方式：将预训练语言模型的信息迁移到下游任务（即迁移学习）。 ?

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【深度智能】：迈向高级时代的人工智能全景指南

Keras：快速原型开发。案例解析：手写神经网络：在 TensorFlow 中实现前向传播和反向传播，手动计算梯度，训练一个简单的神经网络。通过这种实践，深入理解神经网络的工作原理。...风格迁移：将一种图像的风格迁移到另一种图像上。案例解析：风格迁移：使用 TensorFlow 实现神经风格迁移，将一幅图像的风格（如梵高的画风）应用到另一幅图像上。...循环神经网络（RNN） 3.1 RNN 基础知识点： RNN 结构：标准 RNN、LSTM、GRU。梯度消失与爆炸：LSTM、GRU 如何解决梯度问题。序列数据：时间序列、文本序列。...句子表示：RNN、LSTM、GRU 在文本表示中的应用。文本处理：分词、去停用词、词性标注、命名实体识别。...案例解析：情感分析：使用 Word2Vec 对文本进行词嵌入，然后利用 LSTM 网络对影评数据集进行情感分类，判断一条评论是正面还是负面。

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SpamHam Email Classification 垃圾邮件分类（RNNGRULSTM）

[Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（spacy） [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（BERT...建模 embeddings_dim = 30 # 词嵌入向量维度 from keras.models import Model, Sequential from keras.layers import...Embedding, LSTM, GRU, SimpleRNN, Dense model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=max_words,...# Size of the vocabulary output_dim=embeddings_dim, # 词嵌入的维度...input_length=maxlen)) model.add(GRU(units=64)) # 可以改为 SimpleRNN ， LSTM model.add(Dense(units=1, activation

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疫情期间网民情绪识别top1~3解决方案

基于BERT类模型进行结构改造，具体包括如下几种改进方法: 1.将BERT类模型的pooler_out接入双向GRU或双向LSTM后再分类，如图4。...2将BERT类模型的输出接入双向GRU或双向LSTM后再分类，如图5。...3.将BERT类模型的输出接入双向LSTM后再接入双向GRU，对输出结果进行平均池化和最大池化再与BERT类模型的pooler_out进行拼接后再分类,如图6。...5.将BERT类模型的输出字向量与词向量拼接后接入卷积层，再进行最大池化和平均池化，如图8，通过把词向量和字向量拼接的方式能够学习到新热点事件中出现的一些新词汇所包含的信息，同时向量信息也更加丰富。...6.将BERT类模型的输出字向量与词向量拼接双向LSTM后再接入双向GRU后接入卷积层，再进行最大池化和平均池化，如图9。

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

在本章中，我们将介绍以下有关 RNN 的主题：简单的循环神经网络 RNN 变种 LSTM GRU TensorFlow 中的 RNN Keras 中的 RNN Keras 中用于 MNIST 数据的...LSTM 将信息添加到长期记忆中，或通过门从长期记忆中删除信息。...在 GRU 中，不使用工作和长期记忆，只使用一种记忆，用h（隐藏状态）表示。 GRU 单元通过复位和更新门，将信息添加到此状态存储器，或从该状态存储器中删除信息。...RNN： TensorFlow 中的SimpleRNN TensorFlow 中的 LSTM TensorFlow 中的 GRU 在 Keras 中为 RNN 预处理数据集 Keras 中用于时间序列数据的...中的 GRU 使用 TensorFlow 和 Keras 的一个优点是它们可以轻松创建模型。

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梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史

François Chollet 2016-2019：词嵌入模型+Keras以及TensorFlow 的兴起在2015年，开始出现稠密词表征(dense word representations)库，...其他预训练嵌入模型也陆续出现，像Facebook的FastTest或是Paragram。同时，拥有大量用户、简单可用的神经网络框架的首发版本也开始流行，即上文提到的Keras和TensorFlow。...从那时起，词嵌入和神经网络（RNN，LSTM，GRU等等，以及基于此的改进，如attention）这些可行方案就成了解决Kaggle中自然语言处理难题的标准方法这时候就不得不说一句：永别了，TF_IDF...这也产生了新的训练模式：将信息从预训练语言模型转移到下游任务（也称为迁移学习）。...可以预见的是，这些技术在后续Kaggle自然语言处理比赛中的应用会很有趣，比如最近的TensorFlow 2.0问答挑战，需要预测用户关于维基百科页面内容提出的问题的真实答案。让我们拭目以待！

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从词袋到transfomer，梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史

François Chollet 2016-2019：词嵌入模型+Keras以及TensorFlow 的兴起在2015年，开始出现稠密词表征(dense word representations)库，...其他预训练嵌入模型也陆续出现，像Facebook的FastTest或是Paragram。同时，拥有大量用户、简单可用的神经网络框架的首发版本也开始流行，即上文提到的Keras和TensorFlow。...从那时起，词嵌入和神经网络（RNN，LSTM，GRU等等，以及基于此的改进，如attention）这些可行方案就成了解决Kaggle中自然语言处理难题的标准方法这时候就不得不说一句：永别了，TF_IDF...这也产生了新的训练模式：将信息从预训练语言模型转移到下游任务（也称为迁移学习）。 ?...可以预见的是，这些技术在后续Kaggle自然语言处理比赛中的应用会很有趣，比如最近的TensorFlow 2.0问答挑战，需要预测用户关于维基百科页面内容提出的问题的真实答案。让我们拭目以待！

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从词袋到transfomer，梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史

François Chollet 2016-2019：词嵌入模型+Keras以及TensorFlow 的兴起在2015年，开始出现稠密词表征(dense word representations)库，...其他预训练嵌入模型也陆续出现，像Facebook的FastTest或是Paragram。同时，拥有大量用户、简单可用的神经网络框架的首发版本也开始流行，即上文提到的Keras和TensorFlow。...从那时起，词嵌入和神经网络（RNN，LSTM，GRU等等，以及基于此的改进，如attention）这些可行方案就成了解决Kaggle中自然语言处理难题的标准方法这时候就不得不说一句：永别了，TF_IDF...这也产生了新的训练模式：将信息从预训练语言模型转移到下游任务（也称为迁移学习）。 ?...可以预见的是，这些技术在后续Kaggle自然语言处理比赛中的应用会很有趣，比如最近的TensorFlow 2.0问答挑战，需要预测用户关于维基百科页面内容提出的问题的真实答案。让我们拭目以待！

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梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史

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模型层layers

TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。...结构上类似LSTM，但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。 Bidirectional：双向循环网络包装器。可以将LSTM，GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。...和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。

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深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）

GRU通过控制信息的流动来提高模型的性能，为语言模型、机器翻译、语音识别等应用领域带来了新的突破。本文将详细介绍GRU的原理、应用和实验结果，并展望其未来的发展方向。...好的，以下是使用Python的TensorFlow库实现的GRU模型示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import...实验结果在语言模型应用中，GRU相比其他算法（如LSTM）在某些任务上表现出更高的性能。实验结果表明，GRU具有更优秀的收敛速度和较低的误差率。然而，在其他一些任务中，GRU的性能可能略逊于LSTM。...好的，以下是一个使用Python的TensorFlow库实现的基于GRU的语音识别模型示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...在语言模型、机器翻译和语音识别中，GRU通过控制信息的流，提高了模型的记忆能力和表达能力。虽然GRU在某些任务上的性能可能略低于LSTM，但其简单结构和有效性能使得GRU成为许多应用的首选。

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NLP 自然语言处理的发展历程

这些方法通过从大量语料中学习统计规律来解决语言处理问题，提高了模型的泛化能力。阶段三：词向量与词嵌入随着深度学习的兴起，自然语言处理迎来了词向量与词嵌入的时代。...随后，注意力机制和Transformer模型的提出进一步提升了自然语言处理的性能，例如BERT、GPT等模型。...通过Embedding层将文本数据转换为词嵌入表示，然后通过Flatten层和Dense层实现分类。迁移学习在NLP中的应用随着深度学习的发展，迁移学习成为自然语言处理领域的一个重要研究方向。...# 代码示例：迁移学习在NLP中的应用import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Densefrom...# 代码示例：注意力机制在NLP中的应用import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM

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TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征列、激活函数、模型层

python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。...GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。 SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。...结构上类似LSTM，但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。 Bidirectional：双向循环网络包装器。可以将LSTM，GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。...和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。

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使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门

导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。...笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...（8）循环层：循环神经网络中的RNN、LSTM和GRU都继承本层，所以该父类的参数同样使用于对应的子类SimpleRNN、LSTM和GRU。...当我们要搭建多层神经网络（如深层LSTM时，若不是最后一层，则需要将该参数设为True。（9）嵌入层：该层只能用在模型的第一层，是将所有索引标号的稀疏矩阵映射到致密的低维矩阵。...如我们对文本数据进行处理时，我们对每个词编号后，我们希望将词编号变成词向量就可以使用嵌入层。

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Github项目推荐 | awesome-bert：BERT相关资源大列表

for BERT , [10053 stars] 除了tensorflow之外的BERT的实现： codertimo/BERT-pytorch, Google AI 2018 BERT pytorch...with script to load Google's pre-trained models , [2422 stars] Separius/BERT-keras, Keras implementation...BERT and GPT models, [17 stars] miroozyx/BERT_with_keras, A Keras version of Google's BERT model, [5.../Knowledge-extraction, 基于中文的知识抽取，BaseLine：Bi-LSTM+CRF 升级版：Bert预训练 sakuranew/BERT-AttributeExtraction,..., 支持rasa-nlu 的bert finetune, [5 stars] BERT语言模型和嵌入： hanxiao/bert-as-service, Mapping a variable-length

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tensorflow 2.0+ 预训练BERT模型的文本分类

然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。文本分类–问题及公式一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...Tokenizer 官方 BERT 语言模型是使用切片词汇预训练与使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列的段嵌入, 例如问答系统。...由于注意力机制在上下文评估中不考虑位置，因此需要把位置信息嵌入才能将位置感知注入 BERT 模型。需要注意的是，BERT限制序列的最大长度为 512 个token。...我们可以看到，BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中，对于文本分类，我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。 ? ?...使用TensorFlow 2.0+ keras API微调BERT 现在，我们需要在所有样本中应用 BERT tokenizer 。我们将token映射到词嵌入。

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【Github】nlp-journey: NLP相关代码、书目、论文、博文、算法、项目资源链接

这个项目的作者是AINLP交流群里的慢时光同学，该项目收集了NLP相关的一些代码, 包括词向量(Word Embedding)、命名实体识别(NER)、文本分类(Text Classificatin)...、文本生成、文本相似性(Text Similarity)计算等，基于keras和tensorflow，也收集了相关的书目、论文、博文、算法、项目资源链接，并且很细致的做了分类。...Building Autoencoders in Keras....Bert解读. 难以置信！LSTM和GRU的解析从未如此清晰（动图+视频）。...attention-is-all-you-need-keras. BERT_with_keras. SeqGAN.

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直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制

请注意，在编码器和解码器中，我们将使用GRU(门控周期性单元)来代替LSTM，因为GRU的计算能力更少，但结果与LSTM几乎相同。...Encoder涉及的步骤: 输入句子中的每个单词都被嵌入并表示在具有embedding_dim(超参数)维数的不同空间中。...这意味着“男人”这个词和“男孩”这个词被预测的几率几乎一样(不是完全一样)，而且这两个词的意思也差不多。接下来，嵌入的句子被输入GRU。编码器GRU的最终隐藏状态成为解码器GRU的初始隐藏状态。...就像编码器一样，我们在这里也有一个嵌入层用于目标语言中的序列。序列中的每一个单词都在具有相似意义的相似单词的嵌入空间中表示。我们也得到的加权和编码器输出通过使用当前解码隐藏状态和编码器输出。...将概率最大的字作为下一个解码器GRU单元(解码器对象)的输入，当前解码器隐藏状态成为下一个解码器GRU单元的输入隐藏状态。

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一篇文章带你了解情感分类

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

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