bert为什么还需要结合其他特征提取器

bert在文本表示方面效果就很好，为什么nlp领域很多论文许多论文用bert结合其他模型？诸如bert+bigru等等，这里bigru的作用是什么呢？是对bert表示后的文本进行深层次的特征抽取吗？

写回答
好问题 0 提建议
追加酬金
关注问题
分享
邀请回答
编辑收藏删除结题
收藏举报

1条回答默认最新

关注

码龄粉丝数原力等级 --

被采纳

被点赞

采纳率
PythonJavaC++go 2020-10-12 12:43
关注
bert是实体关系抽取比较好的方法。
结合bigru等其它方法，只是做优化改进。bigru可以减少时间

本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?

解决无用
评论打赏
分享
举报

评论

按下Enter换行，Ctrl+Enter发表内容

报告相同问题？

关注问题

bert为什么还需要结合其他特征提取器深度学习神经网络自然语言处理
2020-10-12 11:52

回答 1 已采纳 bert是实体关系抽取比较好的方法。结合bigru等其它方法，只是做优化改进。bigru可以减少时间
bert输出的概率值 bert 人工智能深度学习
2023-04-16 09:38

回答 2 已采纳这个 test_results.tsv 文件中的数据表示了每个输入样本在每个类别上的概率。在你提供的数据中，有两列，因此我猜测你的模型是一个二分类问题。第一列表示属于类别 0 的概率，第二列表示属于类
bert pytorch bert python pytorch
2023-03-12 09:34

回答 8 已采纳该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ根据您提供的错误信息，可能是因为该目录的完整路径中包含中文字符，而torch.save()函数在保存文件时可能会遇到中文字符的编码问题，从而导致无法保存模型。为了解决这个
AI人工智能进阶-BERT/Torch/Huggingface知识集锦
2022-09-07 16:43

thelivedream的博客 人工智能进阶-BERT/Torch/Huggingface知识集锦
BERT问题，无法解决，求帮助？ bert python tensorflow
2021-07-21 10:53

回答 1 已采纳你要打印这个line的值看看，是不是有两个元素能取到[1] 这个索引
BERT文本二分类LOSS变化 bert pytorch 分类
2023-03-24 21:10

回答 1 已采纳对于严重不均衡的数据集，模型容易出现偏差，导致对于少数类的预测效果较差。因此，需要对数据集进行一些处理来平衡数据，以提高模型的预测能力。具体处理方法有以下几种：过采样（Oversampling）：
bert模型请求帮助 bert python 深度学习
2023-03-08 11:19

回答 2 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写：这个错误提示意味着在运行Google官方的BERT模型时必须指定"max_steps"参数的值大于0。"max_steps"是指训练模型的最大步数，也就是最大训练
BERT详解
2023-02-12 17:37

Hank0317的博客主要介绍了什么是Bert模型，它的优点，输入输出和预训练方法。
目前人工智能写作达到什么水平了？人工智能自然语言处理
2019-11-01 21:24

回答 1 已采纳 google下dcgan做文本生成，还有seq2seq文本序列预测的paper，这几年进步还是很大的。
bert输出概率值probabilities bert python 深度学习
2023-04-15 16:13

回答 2 已采纳该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：在BERT模型中，每个文本序列都会被映射为一个向量，这个向量被称为“[CLS]”向量。这个向量包含了整个文本序列的信息，并被用来进行
Bert二分类结果分析 bert 分类自然语言处理
2023-03-27 22:47

回答 3 已采纳该回答引用自ChatGPT 有几个可能的原因可以导致risk类别的预测f1-score始终为0：数据不平衡问题：尽管您使用了Focal Loss来改善数据不平衡问题，但如果risk类别的训练数据量非
人工智能-基础篇08篇-BERT模型介绍及原理，架构，优缺点分析
2023-10-12 18:16

Freedom3568的博客具体来说，在生成中文文本过程中，解码器会对当前中文单词根据上下文信息来预测下一个中文单词，之后再根据下一个词预测下一个词的下一个词，循环往复，直至生成完整句子，这种做法也体现了序列模型的特性。...
机器学习bert模型pytorch bert pytorch 机器学习
2023-03-09 18:17

回答 1 已采纳文章：pytorch 使用bert的中间某几层隐藏层的结果以及使用pytorch_pretrained_bert 的问题以及解决方法中也许有你想要的答案，请看下吧您还可以看一下唐宇迪老师的深度学习
BERT模型为什么这么强?
2021-08-10 09:37

博文视点的博客如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试...为什么BERT模型这么强
BERT解读
2022-11-16 12:30

Queen_sy的博客 1 、ELMo 使用自左向右编码和自右向左编码的两个 LSTM 网络，分别以 P(wi|w1,⋯,wi−1) 和 P(wi|wi+1,⋯,wn) 为目标函数独立训练，将训练得到的特征向量以拼接的形式实现双向编码，本质上还是单向编码，只不过是两个...
没有解决我的问题, 去提问

悬赏问题

¥100 三相直流充电模块对数字电源芯片在物理上它必须具备哪些功能和性能？
¥30 数字电源对DSP芯片的具体要求
¥20 antv g6 折线边如何变为钝角
¥30 如何在Matlab或Python中设置饼图的高度
¥15 nginx中的CORS策略应该如何配置
¥30 信号与系统实验：采样定理分析
¥100 我想找人帮我写Python 的股票分析代码，有意请加mathtao
¥20 Vite 打包的 Vue3 组件库，图标无法显示
¥15 php 同步电商平台多个店铺增量订单和订单状态
¥17 pro*C预编译“闪回查询”报错SCN不能识别

bert为什么还需要结合其他特征提取器

1条回答 默认 最新

悬赏问题

1条回答默认最新