其实Faster-RCNN可以看为:Fast-RCNN + RPN,将Fast-RCNN的选择性搜索(Selective Search)生成候选框替换为RPN生成候边框,其余基本不变。 1.2 网络结构 Faster RCNN网络结构如下图所示: 网络结构可分为四部分: Backbone:Backbone由CNN卷积神经网络构成,常用的是VGG和ResNet网络,用来提取图像中的特征,获取图像...
Keywords ： recognition of illegal comment；transfer learning ；pre-training model of BERT 攻击某个特定用户，形成网络暴力。2018年一位女 医生因维护自身权益而与未成年人发生纠纷，而后 不堪网络暴力自杀。近年来，越来越多的新闻披露 了网络暴力对社会和个人产生的严重危害。违规评论表现为损害正常交流环境、触犯...
RCNN模型中进行谣言检测.[结果/结论]基于微博谣言数据集进行对比实验,实验结果显示基于BERT-RCNN的微博谣言早期检测模型的准确率为95.16%,F1指标为95.14%;该模型与其他主流的谣言检测模型相比,能在较短时间内完成对谣言的检测,证明了方法的有效性.[局限]文章提出的检测模型针对微博文本进行检测,BERT模型需要依赖谷歌...
TextRCNN BiLSTM+池化 FastText bow+bigram+trigram, 效果出奇的好 DPCNN 深层金字塔CNN Transformer 效果较差 预训练模型 模型介绍备注 bert 原始的bert ERNIE ERNIE bert_CNN bert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNN bert + CNN bert_RNN bert作为Embedding层,接入LSTM bert + RNN bert_RCNN bert作为Embedding...
项目使用深度学习模型进行文本分类,所使用的模型主要包括:FastText,TextCNN,DPCNN,RNN系列(RNN,LSTM,GRU),RNN-Attention,TextRCNN,HAN,Bert,BertCNN,BertRNN,BertRCNN,XLNet。 方法部分对每个模型及其结构给出简要介绍,并附上pytorch代码实现。 实验部分所采用的的数据集:weibo_senti_100k情感分类(二分类),cnews新...
华理博士带你读深度学习经典论文!BERT+Mask Rcnn+CycleGAN BERT+Mask Rcnn+CycleGAN 论文与源码详解+项目实例应用
使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,bert,bert-cnn,bert-rnn,bert-rcnn,han,xlnet等等做文本分类,以及对比 - niushixiong/text_classification
模型包括: TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention,DPCNN,Transformer github源码链接 点击查看 测试对比 2、中文文本分类,预训练语言模型,基于pytorch,开箱即用。 预训练语言模型包括: Bert,ERNIE github源码链接 点击查看 测试对比... 查看原文 文本分类 文本分类发展过程: 词匹配法 知识工程 统计...
自然语言处理是AI领域最引人注目的分支之一。最新的AI模型,如GPT-4和BERT,不仅能够理解和生成人类语言,还能进行多语言翻译、情感分析、文本摘要等复杂任务。这些模型的进步,使得人机交互更加自然、流畅。 2. 计算机视觉 计算机视觉是AI领域的另一个重要分支。最新的深度学习模型,如YOLO和Mask R-CNN,在图像识别、目标...
本文根据留言内容识别违规评论,首先将文本信息向量化,再利用自己提出的文本分类模型来提取特征并进行分类工作,主要工作包括建立了一个中文违规评论数据集,提出了基于BERT和RCNN的检测中文违规评论的模型RBR(Recognition Model of Illegal Comments Based on BERT-RCNN),并对该模型与当前公认效果最佳的检测模型效果做了对比...