通用传统上,针对text classification,主要工作在于如何捕捉文本结构特征或语义特征,通过字嵌入或词嵌入进行编码、得到相应sentence特征,然后进行文本分类(如CNN、RNN等)。TextGCN提出的将图卷积GCN应用于文本分类任务,文中提了一个有意思的角度,document通过word进行表达,那可不可以利用图网络这种结构,将document与word构造...
借助Imagenet等大型标记数据集的强可用性,基于CNN的深度模型训练成为可能——目前,这些大型标记数据集已经被广泛用作于计算机视觉任务的预训练模型了。 而在自然语言处理的深度学习上,直到2018年谷歌提出Transformer模型,NLP深度学习才算有了新的飞跃。 本文将通过实际演示来解释如何调整BERT来进行文本分类(Text Classifica...
CNN 在自然语言处理中的最早应用之一是在论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (Ki...
1)# out：[batch_size,num_filters * len(filter_sizes)]out=self.dropout(out)out=self.fc_cnn(...
用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 1、模型原理 Yoon Kim在论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出TextCNN模型, 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关...
CNN TextCNN,the convolutional neural network for text, is a useful deep learning algorithm for sentence classification tasks such as sentiment analysis and question classification. However, neural networks have long been known as black boxes because interpreting them is a challenging task ...
基于pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码仓库:https://github.com/zejunwang1/bert_text_classification 。该仓库主要包含 data 文件夹、pretrained_bert 文件夹和4个 python 源文件。 config.py:模型配置文件,主要配置训练集 / 验证集 / 测试集数据路径,模型存储路径,batch size,最大句子长度和优化器...
实验对比了几个模型,从最基础的卷积网络作为 Baseline,到卷积网络加上传统的词向量 Glove embedding, 然后是ULMFiT和BERT。为了防止过拟合,CNN 与 CNN+Glove 模型训练时加入了 Early stopping。 值得注意的是,这里用的 BERT 模型均为基础版本,“BERT-Base, Uncased”,12 层,110M 参数,对比的是 ULMFiT 调整过的...
Chinese-Text-Classification Github项目地址:https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE ...
Experiments show that the model caneffectively extract the feature information of words in text, optimize the problem of overfitting, and improve the general-ization ability.Key words:bert; transformer; encoder; CNN; text classification; fine-tuning; self-attention; overfit基金项目:国家自然科学基金(...