在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
CNN本质是做文本的特征表达工作,而自然语言处理中更常用的是递归神经网络(RNN, Recurrent Neural Network),能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中,Bi-directional RNN(实际使用的是双向LSTM)从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 “n-gram” 信息。 RNN算是在自然语言处理领域非常一个标配网络了,...
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
摘要:本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。 CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 还可以去读dennybritz大牛的博客: Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow ...
本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。 数据集 本文采用了清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集(原始的数据集大约74万篇文档,训练起来需要花较长的时间)。数据集请自行到THUCTC:一个高效的中文文本分类工具包下载,请遵循数据提供方...
RNN 很强大。但你也可以用 GloVe 这样的外部预训练嵌入套在 RNN 模型上。当然也可以用 word2vec 和 FastText 等其他常见嵌入。 CNN 也可以应用于文本。CNN 的主要优势在于训练速度很快。此外,对 NLP 任务而言,CNN 从文本中提取局部特征的能力也很有趣。
二) 对于RNN做文本分类,相当于把每个词作为一个时间节点,把词向量作为每个单元的输入特征,一般会组合前向以及后向来构成双向特征,计算后每个单元有个状态特征以及输出特征,文本分类一般组合每一个单元的输出特征求个平均喂给全连接层来做分类。 求平均这个操作可以替换为更通用的注意力机制,复杂度更高点,效果更好。
1、区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。3、从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些...
选自Ahmed BESBES,作者:Ahmed Besbes,机器之心编译。 本文介绍了用于文本分类任务的 7 个模型,包括传统的词袋模型、循环神经网络,也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络,以及 RNN + CNN。本文是我之前写过…