帮我用TCN,bert和pytorch写一个简单的提取文本时序特征的网络

好的，我可以为您提供一个简单的文本时序特征提取网络的代码，使用TCN、BERT和PyTorch。以下是代码：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class TextTCNBert(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, bert_model_name='bert-base-chinese', num_layers=4, kernel_size=3, dropout=0.2):
        super(TextTCNBert, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name)
        self.tcn = nn.Sequential(
            *[nn.Sequential(
                nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, dilation=2**i),
                nn.BatchNorm1d(hidden_dim),
                nn.ReLU(),
                nn.Dropout(dropout)
            ) for i in range(num_layers)]
        )
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim

    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, seq_len)
        with torch.no_grad():
            bert_output = self.bert(x)[0]  # (batch_size, seq_len, hidden_dim)
        tcn_output = self.tcn(bert_output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2)  # (batch_size, seq_len, hidden_dim)
        output = self.fc(self.dropout(tcn_output[:, -1, :]))  # (batch_size, output_dim)
        return output

这个网络使用了TCN和BERT来提取文本时序特征，其中TCN用于提取时序特征，BERT用于提取文本特征。具体来说，我们首先使用BERT将输入的文本转换为隐藏表示，然后使用TCN对隐藏表示进行卷积操作，最后使用全连接层将卷积后的特征映射到输出空间。这个网络可以用于文本分类、情感分析等任务。

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