预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 二、CNN-LSTM 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 三、CNN-BiGRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. ...
由于情感分析涉及多个层面,许多研究采用不同类型的分析方法,如主观情感分类、目标导向情感分析、比较性情感分析和条件句情感分析等。 本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意...
word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类代码详解就这?word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类...
🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析 🍊语言模型可选择Bert、Roberta 🍊主神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、FNN、Attention共7种 🍊语言模型和网络模型扩展性较好 🍊最终的准确率均在90%以上 🍊项目已开源,clone下来再配个简单环境就能跑 很高兴...
代码地址: https://github.com/Shijihao/CNN_for_classification 3.1 模型搭建 示例代码使用了两个卷积核,卷积核的滑动窗口分别为2个词和3个词。本示例的数据采用的是MR数据(Movie Review Data),该数据用于情感分析任务,利用电影评论文本进行情感极性(positive或negtive)的分类。
流程:embedding—>BiLSTM——>(dropout)—>concat ouput—->UniLSTM—->(droput)—>softmax layer 结构图如下图所示: 与之前结构不同的是,在双向LSTM(上图不太准确,底层应该是一个双向LSTM)的基础上又堆叠了一个单向的LSTM。把双向LSTM在每一个时间步长上的两个隐藏状态进行拼接,作为上层单向LSTM每一个时间...
基于CNN-BiLSTM的恶意代码家族检测技术 近年来快速增加的恶意代码数量中大部分是由原有家族中通过变异产生,所以对恶意代码家族进行检测分类显得尤为重要.提出了一种基于CNN-BiLSTM网络的恶意代码家族检测方... 王国栋、芦天亮、尹浩然、张建岭 - 《计算机工程与应用》 被引量: 0发表: 2020年 基于奇异谱分析的CNN-BiL...
流程:embedding—>BiLSTM—>concat final output/average all output--->softmax layer 结构图如下图所示: 一般取前向/反向LSTM在最后一个时间步长上隐藏状态,然后进行拼接,在经过一个softmax层(输出层使用softmax激活函数)进行一个多分类;或者取前向/反向LSTM在每一个时间步长上的隐藏状态,对每一个时间步长上...
流程:embedding—>BiLSTM——>(dropout)—>concat ouput—->UniLSTM—->(droput)—>softmax layer 结构图如下图所示: 与之前结构不同的是,在双向LSTM(上图不太准确,底层应该是一个双向LSTM)的基础上又堆叠了一个单向的LSTM。把双向LSTM在每一个时间步长上的两个隐藏状态进行拼接,作为上层单向LSTM每一个时间...
基于词注意力的BiLSTM和CNN集成模型的中文情感分析