如图4所示(以三层为例),奇数层LSTM正向,偶数层LSTM反向,高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的信息作为输入,对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得到文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文信息,并且对文本进行了深层次抽象),最后我们将文本表示连接至softmax构建分类模型。 二、语义角色标...
创建 LSTM 网络 inputSize = 1; words = emb.Vocabulary; dimension = emb.Dimension; numWords = n...
这是 LSTM 架构更快的变体。将其视为两个循环网络的组合,这样就可以从两个方向同时扫描文本序列:从左到右和从右到左。这使得网络在阅读给定单词时,可以结合之前和之后的内容理解文本。GRU 中每个网络块的输出 h_t 的维度即单元数,将这个值设置为 100。由于用了双向 GRU,因此每个 RNN 块的最终输出都是 200 ...
RNN网络与CNN网络可以分别用来进行文本分类。RNN网络在文本分类中,作用是用来提取句子的关键语义信息,根据提取的语义对文本进行区分;CNN的作用是用来提取文本的特征,根据特征进行分类。LSTM+CNN的作用,就是两者的结合,首先抽取文本关键语义,然后对语义提取关键特征。 需要了解CNN基本原理:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2...
（1）单独lstm，这时候一般是将文本分词，然后由w2v，得到每个词的embedding，再送到lstm，然后拿到lstm...
这是 LSTM 架构更快的变体。将其视为两个循环网络的组合,这样就可以从两个方向同时扫描文本序列:从左到右和从右到左。这使得网络在阅读给定单词时,可以结合之前和之后的内容理解文本。GRU 中每个网络块的输出 h_t 的维度即单元数,将这个值设置为 100。由于用了双向 GRU,因此每个 RNN 块的最终输出都是 200 ...
斯坦福大学AI实验室主任:深度学习与自然语言处理(无敌全面)RNN、LSTM、textCNN、文本分类、命名实体识别、句法解析、指代消解、问答系统、神经网络文本共计20条视频,包括:1.L1- 课程介绍与词向量初步(P1)、2.L2- 词向量进阶(P2)、3.L3- 神经网络知识回顾(P3)等,UP主更
其次,相比传统的N-gram模型而言,深度学习中可以更好的利用词序的特征,CNN的文本分类模型中的filter的size的大小可以当做是一种类似于N-gram的方式,而RNN(LSTM)则可以利用更长的词序,配合Attention机制则可以通过加权体矩阵体现句子中的核心词汇部位,attention最早是用于自动翻译中实现对应词汇对齐及可视化的功能。
而用LSTM做文本分类其实就是在最后一个状态输出一个各个类别的概率分布,最大值就是该文本的分类。例如三分类的最后输出是[0.2, 0.6, 0.2],那么第二类就是该分类结果。 具体实验细节 01数据集 页面URL 页面ID 页面标题 页面内容 03数据处理 将原始数据的GBK编码转为UTF-8编码。
文本分类 文本分类发展过程: 词匹配法 知识工程 统计学习(Rocchio算法、朴素贝叶斯) 机器学习(KNN SVM) 深度学习(CNN LSTM)FastTextTextCNNTextRNNTextRNN+Attention(处理长序列):等同HANTextRCNN:FastText词向量求平均+DNNTextRNN1.普通LSTM 使用最后一个状态 劣势:最后输出跟最近的输入有关 ...