2、BiLSTM+Attention 3、Transformer 一、项目介绍 1、背景介绍 基于pytorch框架,用TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、BiLSTM+Attention、DPCNN、Transformer、BERT算法实现了近几年比较主流的中文文本分类算法,并且在同一个数据集上比较了不同算法的分类准确率。参考的github:https://github.com/649453932/Chinese-...
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。 CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性 新闻文本分类...
第一种是首先利用Python的第三方模块bs4提供的BeautifulSoup方法除去文本内包含的标签,再删去除英文字母外的一切字符,在利用空格将词分开,最后去除停用词;第二种首先同样是利用Python的第三方模块bs4提供的BeautifulSoup方法除去文本内包含的标签,最后去除停用词,保留包括特殊符号在内的标点符号。 代码语言:javascript 复制 ...
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算法分类: 前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks,FNN) 特点:数据单向流动,从输入层到输出层。多层网络结构,每层神经元只接收前一层的输出作为输入。 应用:感知器、多层感知器、逻辑回归等。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) 特点:具有循环结构,能够处理序列数据和时序依赖关系。神经元的输出可以作为...
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前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测,最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN,这篇文章将以代码为主,让读者直观感受深度神经网络及对比实验。个人感觉还不错,基础性文章,希望对您有所帮助~...