其次,使用了一个可以自动判断哪些特性在文本分类中扮演关键角色的池化层(max-pooling),以捕获文本中的关键组件。模型结合了RNN的结构和最大池化层,利用了循环神经模型和卷积神经模型的优点。此外,模型的时间复杂度为O(n),它与文本长度的长度是线性相关的。 RCNN模型框架 如下图是作者提出的模型框架,输入是一个文本...
4、sentence attention 和词级别的attention类似,作者提出了一个句子级别的上下文向量,来衡量一个句子在整篇文本的重要性。 ui=tanh(Wshi+bs)αi=exp(u⊤ius)∑iexp(u⊤ius)v=∑iαihi 5、softmax 上面的v向量就是我们得到的最后文档表示,然后输入一个全连接的softmax层进行分类就ok了。 6、模型效果 代...
每个filter对输入矩阵进行卷积操作得到中间特征,然后通过pooling提取最大值,最终得到一个包含6个值的特征向量。 弄清楚了CNN的结构,下面就可以开始实现文本分类任务了。 数据预处理 原论文中使用了好几个数据集,这里我们只选择其中的一个——Movie Review Data from Rotten Tomatoes[2]。该数据集包括了10662个评论,...
代码实现 RNN的代码框架和上一篇介绍的CNN类似,首先定义一个RNN类来实现论文中的模型 classRNN(BaseModel):""" A RNN class for sentence classification With an embedding layer + Bi-LSTM layer + FC layer + softmax """def__init__(self,sequence_length,num_classes,vocab_size,embed_size,learning_rat...
论文精读+代码复现!【BERT模型精讲】基于BERT模型的文本分类实战和情感分析实战教程!华理博士半天就教会了我BERT模型!共计33条视频,包括:0-BERT课程简介、CV路线图及课程服务讲解、1-BERT任务目标概述等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
接下来,我们选取“quick car”这两个单词构成的文本,测试分类效果: 通过选定的5段文本训练,经过计算,“quick car”属于good的概率为0.0312,远远大约属于bad的概率0.009,因此可以判断为“good”。 同样,贝叶斯分类器不仅仅可以用来判断文本的感情倾向,只要需要给文本进行分类的时候都可以用到。当然,本文介绍的方法只是一...
传统的文本分类工作主要分为三个过程:特征工程、特征选择和不同分类机器学习算法。 1.1 特征工程 对于文本数据的特征工程来说,最广泛使用的功能是bag-of-words、tf-idf等。此外,还可以设计一些更复杂的特征,比如词性标签、名词短语以及tree kernels等。
传统的文本分类工作主要分为三个过程:特征工程、特征选择和不同分类机器学习算法。 1.1 特征工程 对于文本数据的特征工程来说,最广泛使用的功能是bag-of-words、tf-idf等。此外,还可以设计一些更复杂的特征,比如词性标签、名词短语以及tree kernels等。
我们可以在代码目录下打开终端输入以下代码来启动浏览器的tensorboard: tensorboard --logdir /runs/xxxxxx/summaries 1. 小结 当然这只是一个利用CNN进行NLP分类任务(文本分类,情感分析等)的baseline,可以看出准确率并不是很高,后续还有很多可以优化的地方,包括使用pre-trained的Word2vec向量、加上L2正则化等等。
用DL4J实现基于CNN的文本分类 注意: 本示例需要额外引入deeplearning4j-nlp的Maven依赖 需要手动下载预训练的词向量和IMDB数据集,下载地址和存放路径在代码注释中。 运行时请将JVM的最大内存设置大一些,具体方法请查看注释。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import org.apache.commons...