input_cnn = highway(input_cnn, input_cnn.get_shape()[-1], num_layers=num_highway_layers) ''' Finally, do LSTM ''' with tf.variable_scope('LSTM'): cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_size, state_is_tuple=True, forget_bias=0.0) if dropout > 0.0: cell = tf.nn.rnn_cell...
th main.lua -savefile char-large -EOS '+' Small character-level model (LSTM-CharCNN-Small in the paper). This should get ~96 on valid and ~93 on test. Takes ~2 hours withcudnn. th main.lua -savefile char-small -rnn_size 300 -highway_layers 1 -kernels '{1,2,3,4,5,6}' ...
独钓寒江雪/lstm-char-cnn 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 全部 看板 里程碑 全部 开启的 0 进行中 0 已完成 0 已关闭 0 排序 ...
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Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、
If you are looking for a code that reproduced the paper's result, see https://github.com/mkroutikov/tf-lstm-char-cnn.The perplexity on the test sets of Penn Treebank (PTB) corpora.NameCharacter embedLSTM hidden unitsPaper (Y Kim 2016)This repo. LSTM-Char-Small 15 100 92.3 in ...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
LSTMDNN.py Ref:http://stackoverflow.com/questions/42437115/tensorflow-replacement-for-tf-nn-rnn-cell-linearinput-size-0-scopeChanging calls of tf.nn.rnn_cell to tf.contrib.rnn in LSTMDNN.py tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell -> tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell -> ...
Chinese & English Cws Pos Ner Entity Recognition implement using CNN bi-directional lstm and crf model with char embedding.基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能一体化的完成中文和英文分词,词性标注,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.注意:唯一需...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、