一类是以下游任务为核心,模型“迁就”下游任务的pretrain-finetuning范式,指的是先在大的无监督数据集上进行预训练,学习到一些通用的语法和语义特征,然后利用预训练好的模型在下游任务的特定数据集上进行fine-tuning,使模型更适应下游任务,针对于本任务则是分类任务,其特点是不需要大量的有监督下游任务数据,模型主要在...
本文将简明扼要地介绍几种常见的文本分类模型,并通过生动的语言和实例,帮助读者理解这些复杂的技术概念。 一、FastText模型 模型概述:FastText是一种高效的文本分类和词嵌入学习模型,由Facebook的AI研究团队开发。它的架构与Word2Vec中的CBOW模型相似,但不同之处在于FastText能够直接对文本进行分类,而不仅仅是预测中间词...
下图是 4 种模型的结果,可以看到 CNN-static 比 CNN-rand 效果更好,说明使用预训练的词向量比较有效;另外 CNN-non-static 比 CNN-static 效果要好,说明微调会使词向量更加适合当前任务。在实验中 CNN-multichannel 通常在小数据集效果更好。 4种 CNN 模型的效果 3. CNN 文本分类总结 CNN 用于 NLP 任务中与...
模型选择经验 在《信息检索导论》这本书中有下边的几条分类算法选择原则,当然这里也有我自己实践的心得。 一个普遍的事实是,采用领域相关的文本特征在效果上会比采用新的机器学习方法获得更大的提升。 Jackson和Moulinier(2002年)指出:“对数据的理解是分类成功的关键之一”。 当面对一个具体的分类需求时,第一个要...
对于模型架构,fasttext < CNN <= Self-Attention<= 长文本分类融合模型。遍历次数一般与训练时间成正比,也就是说 10 次的时间会是 5 次的两倍。为了节省用户时间,同时防止用户设置过大的遍历次数,我们内部内置了 earlystop 功能。具体的,模型在连续三次遍历的过程中效果都没有超过之前的结果就会自动停止。也就是...
BiGRUs在文本分类上有明显的效果,但是在可解释性以及关注文本整体重要性上有明显的不足,特别是在分析badcase的时候感受尤其深刻。 如何解决TextCNN在文本中深入理解文字的位置信息、语义信息、语法结构等信息,以及使BiGRUs文本模型能够关注文本整体重要性将是下面要探索的内容。
文本分类模型:(传统)贝叶斯、SVM、随机森林、KNN等,(深度学习)textCNN、FastText、RNN、LSTM、HAN、TextRNN(Bi-directional RNN)、TextRNN + Attention、TextRCNN(TextRNN + CNN) 问题描述:淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”。淘...
tree-LSTM是由Kai Sheng Tai[1]等人提出的一种在LSTM基础上改进的一种算法,这是一种基于树的一种算法,论文中提出了两种模型结构,Child-Sum Tree-LSTMs和N-ary Tree-LSTMs。 LSTM是严格按照按照固定的输入序列进行输入,即从头到尾输入单词序列,无法改变顺序。tree-LSTM的思想主要是根据句法分析,语法分析等操作,...
本教程介绍了 Microsoft Fabric 中文本分类模型的 Synapse 数据科学工作流的端到端示例。 此方案使用 Spark 上的 word2vec 和逻辑回归,仅根据书名从大英图书馆图书数据集中确定该书的类型。 本教程涵盖以下步骤: 安装自定义库 加载数据 通过探索性数据分析来理解和处理数据 ...
本申请提供了一种文本分类模型、文本分类的方法以及装置,该文本分类模型包括嵌入层、BiLSTM层、注意力层、胶囊网络层、Flatten层、全连接层以及Softmax函数层,其中,嵌入层用于将文本的多个词语转换为词向量;BiLSTM层的输入端与嵌入层的输出端连接;注意力层的输入端BiLSTM层的输出端连接;胶囊网络层的输入端与注意力层...