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1、TwoModalBERT进行角色分类 你是否遇到过数据集中有多个文本特性的情况?例如,根据消息的上下文正确地对消息进行分类,即理解前面的消息。比如说我们有下面的数据集,需要对其进行分类。 当只考虑message时,你可以看到它的情绪是积极的,因为“incredible”这个词。但是当考虑到背景时,我们可以看到它时消极的 所以对于上下文来说,我们需要知道更多的信息,例如: 是否值得将上下文作为一个单独的特征来考虑? 将两个文本特征集中在一起是否会提高模型的性能? 是否应该引入上下文和信息的权衡?如果是,合适的权重比例是多少? 本文有一个简单的实现,就是:将两个文本字段连接起来。与仅使用最新消息相比,它能给模型带来改进——但是我们应该深入研究两个文本的权重比例。所以可以创建一个神经网络,它有两种模式,每个模式上的密集层大小可调?这样,我们就能自动找到合适的权重!
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