from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer #词集转换成向量 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #朴素贝叶斯多分类 from sklearn.metrics import classification_report import gensim #自然语言处理库 from gensim impor...
= -1: raise ValueError( "get_line processes one line at a time (remove \'\\n\')" ) entry += "\n" return entry if type(text) == list: text = [check(entry) for entry in text] return self.f.multilineGetLine(text, on_unicode_error) else: text = check(text) return self.f.g...
其实,本项目是基于词级别的CNN for text classification, 只是这个词一个从jieba切分过来的,一个是sentencepiece训练的模型识别出来的。在预处理过程中,本项目中只是简单的过滤标点符号,数字类型的词,具体code体现在loader.py 文中的 re_han=re.compile(u"([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z]+)")。 4 超参数说明 class...
Alexander Rakhlin's implementation in Keras;https://github.com/alexander-rakhlin/CNN-for-Sentence-Classification-in-Keras Requirement python 3 pytorch > 0.1 torchtext > 0.1 numpy Result I just tried two dataset, MR and SST. DatasetClass SizeBest ResultKim's Paper Result ...
重构后的代码放在github,另附io博文地址CNN Sentence Classification (with Theano code) 传统的句子分类器一般使用SVM和Naive Bayes。传统方法使用的文本表示方法大多是“词袋模型”。即只考虑文本中词的出现的频率,不考虑词的序列信息。传统方法也可以强行使用N-gram的方法,但是这样会带来稀疏问题,意义不大。
cnn-text-classification-pytorch/main.py/ Jump to rriva002Add files via upload Latest commitf30623aAug 31, 2020History 5contributors 116 lines (99 sloc)5.26 KB RawBlame #! /usr/bin/env python importos importargparse importdatetime importtorch ...
这篇文章记录了这个CNN Sentence Classification的基础论文和代码实现,并没有关注调参,Yoon Kim的github提到了一篇关于这种模型调参的paper(http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow),有兴趣可以去看看。 这个模型还有Tensorflow的实现(http://www.wildml.com/2015/12...
A nice tutorial on WildML that uses TensorFlow:Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow Its code on GitHub:Convolutional Neural Network for Text Classification in Tensorflow (python 3)by dennybritz on Github (Python 2 versionby atveit on Github, this one forked the python 3 versi...
接下来,我们看看Yoon Kim的paper:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(EMNLP 2014) 2. 论文框架介绍 Yoon Kim 自己画的结构图: 模型结构.png 具体结构介绍: 1.输入层 可以把输入层理解成把一句话转化成了一个二维的图像:每一排是一个词的word2vec向量,纵向是这句话的每个词按序排列。输入...
我们主要看for循环里的内容：train_loss=0.0train_preds=[]train_true=[]初始化变量,用于记录当前...