self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_cla...
7-LSTM网络结构基本定义 11:30 8-网络模型预测结果输出 12:42 9-模型训练任务与总结 12:20 新闻数据集文本分类实战1-任务目标与数据简介 07:19 2-RNN模型所需输入格式解析 06:55 3-项目配置参数设置 10:28 4-新闻数据读取与预处理方法 08:08 5-LSTM网络模块定义与参数解析 09:36 6-训练LSTM...
一种基于LSTM-TextCNN算法的新闻文本分类方法和介质.pdf,本发明提出了一种基于LSTM‑TextCNN算法的新闻文本分类方法和介质,方法包括:通过对新闻数据集D进行预处理,得到预处理后的数据集D1;通过无监督模型Word2Vec对数据集D1进行训练获得词向量模型矩阵V,矩阵V划分为
基于ＬＳＴＭ⁃Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ的中文新闻文本分类 蓝雯飞，徐㊀蔚，汪敦志，潘鹏程 （中南民族大学计算机科学学院，武汉４３００７４）摘㊀要㊀经典的ＬＳＴＭ分类模型，一种是利用ＬＳＴＭ最后时刻的输出作为高一级的表示，而另一种是将所有时刻的ＬＳＴＭ输出求平均作为高一级的表示．这两种表示都存在...
LSTM-Attention 131 第期 蓝雯飞 等 基于 的中文新闻文本分类 . . 到的表达和当前要预测翻译的词进行联系 相比传 性激活函数 , , , 统的机器翻译 加入注意力机制后的模型 效果有明 得到各个时刻的注意力概率分布值以后 计算 显的提高. v , : 包含文本信息的特征向量 计算公式如下 NLP LSTM , t 上面提到...
文本分类长短时记忆神经网络注意力机制经典的LSTM分类模型,一种是利用LSTM最后时刻的输出作为高一级的表示,而另一种是将所有时刻的LSTM输出求平均作为高一级的表示.这两种表示都存在一定的缺陷,第一种缺失了前面的输出信息,另一种没有体现每个时刻输出信息的不同重要程度.为了解决此问题,引入 Attention机制,对 ...
本发明提出了一种基于LSTMTextCNN算法的新闻文本分类方法和介质,方法包括:通过对新闻数据集D进行预处理,得到预处理后的数据集D1;通过无监督模型Word2Vec对数据集D1进行训练获得词向量模型矩阵V,矩阵V划分为训练集V1和测试集V2;构造LSTMTextCNN模型并设置训练流程,将V1作为训练样本同时输入LSTM和TextCNN模型;通过...
本发明提出了一种基于LSTM‑TextCNN算法的新闻文本分类方法和介质,方法包括:通过对新闻数据集D进行预处理,得到预处理后的数据集D1;通过无监督模型Word2Vec对数据集D1进行训练获得词向量模型矩阵V,矩阵V划分为训练集V1和测试集V2;构造LSTM‑TextCNN模型并设置训练流程,将V1作为训练样本同时输入LSTM和TextCNN模型...
基于Attention-Based LSTM模型的文本分类技术的研究 文本分类是自然语言处理领域的一个经典的研究方向,传统的研究涉及到文本的预处理,文本特征的提取,机器学习分类器训练等方面.随着深度学习技术在图像识别,机器翻译等领... 张冲 - 《南京大学》 被引量: 48发表: 0年 基于LSTM-Attention神经网络的文本特征提取方法 ...
基于LSTM-Attention的中文新闻文本分类 蓝雯飞;徐蔚;汪敦志;潘鹏程 【期刊名称】《中南民族大学学报(自然科学版)》 【年(卷),期】2018(037)003 【摘要】经典的LSTM分类模型,一种是利用LSTM最后时刻的输出作为高一级的表示,而另一种是将所有时刻的LSTM输出求平均作为高一级的表示.这两种表示都存在一定的缺陷,第一...