随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)已经成为了一个备受关注的领域。在NLP中,模型的选择对于任务的效果至关重要。本文将简要介绍四种常见的NLP模型:神经网络、循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)以及长短期记忆网络(LSTM),并通过直观比较帮助读者理解它们的优缺点。 一、神经网络 神经网络是一种模拟人脑...
2、在CNN中,卷积核、卷积尺寸、特征图、池化之间的关系是啥? 在NLP中一般使用的是一维的卷积核,也就是卷积核只在一个维度上进行移动。关于卷积的维度可以参考下面文章 一个卷积核(无论什么尺寸)对数据样本进行卷积之后产生一个feature map,而池化操作则是在一个feature map上进行。实现的过程可以参考textCNN模型:...
文末附有这些 NLP 技术的样板代码。这些代码可以帮助你开启自己的 NLP 项目并获得最优结果(这些模型中有一些非常强大)。 我们还可以提供一个综合基准,我们可以利用该基准分辨哪个模型最适合预测推文中的情绪。 在相关的 GitHub 库中还有不同的模型、这...
本文目标在于探索其他在相同数据集上训练出来的 NLP 模型,然后在给定的测试集上对这些模型的性能进行评估。 我们将通过不同的模型(从依赖于词袋表征的简单模型到部署了卷积/循环网络的复杂模型)了解能否得到高于 79% 的准确率! 首先,将从简单的模型开始,逐步增加模型的复杂度。这项工作是为了说明简单的模型也能很有...
我用的嵌入是用 gensim 基于语料库从头训练出来的 word2vec 模型。该是一个二分类任务,准确率能达到 79%。 本文目标在于探索其他在相同数据集上训练出来的 NLP 模型,然后在给定的测试集上对这些模型的性能进行评估。 我们将通过不同的模型(从依赖于词袋表征的简单模型到部署了卷积/循环网络的复杂模型)了解能否得到...
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CNN 的特点是善于抽取位置不变特征,而 RNN 的特点是善于按序列对单元进行建模。目前很多最先进的 NLP 任务之所以不断切换模型,就是因为 CNN 和 RNN 之间特点的差异性。本文是第一篇基于各种各样典型的 NLP 任务来系统的比较 CNN 和 RNN 的文章,旨在为用户选择 DNN 架构类型的时候提供基本性的指导。
NLP神经网络和CNN神经网络的区别 cnn神经网络模型原理,文章目录前言一、CNN原理二、卷积神经网络三、Pytorch构建模型总结前言卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读,并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后对Pytorc