data['tokens'] = data.text.progress_map(tokenize) data['cleaned_text'] = data['tokens'].map(lambda tokens: ' '.join(tokens)) data[['sentiment', 'cleaned_text']].to_csv('./data/cleaned_text.csv') data = pd.read_csv('./data/cleaned_text.csv') print(data.shape) (1575026, 2)...
path = 'data_train.csv' x_train, y_train, x_test, y_test, vocab = data_process(path) TextCNN_model_1(x_train,y_train, x_test, y_test) 4、模型总结 TextCNN处理NLP,输入为一整句话,所以卷积核的宽度与词向量的维度一致,这样用卷积核进行卷积时,不仅考虑了词义而且考虑了词序及其上下文。 Tex...
data['tokens'] = data.text.progress_map(tokenize) data['cleaned_text'] = data['tokens'].map(lambda tokens: ' '.join(tokens)) data[['sentiment', 'cleaned_text']].to_csv('./data/cleaned_text.csv') data = pd.read_csv('./data/cleaned_text.csv') print(data.shape) (1575026, 2)...
tokenizer = Tokenizer(nb_words=MAX_NB_WORDS) tokenizer.fit_on_texts(texts) data = np.zeros((len(texts), MAX_SENTS, MAX_SENT_LENGTH), dtype='int32') fori, sentencesinenumerate(reviews): forj, sentinenumerate(sentences): ifj< MAX_SENTS: wordTokens = text_to_word_sequence(sent) k=0 ...
4. textCNN模型 4.1 加载预训练的词向量 4.2 训练并评价模型 总结 首先导入实验所需的包和模块。 import os import torch from torch import nn import torchtext.vocab as Vocab import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F
一、什么是TextCNN TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 中提出. MODEL 图1 TextCNN结构图 第一层将单词嵌入到低维矢量中。下一层使用多个过滤器大小对嵌入的单词向量执行卷积。例如,一次滑动3,4或5个单词。接下来,将卷积...
区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念,输入直接和输出挂钩;循环神经网络具有时序性,当前...
Research on sentiment classification for netizens based on the BERT-BiLSTM-TextCNN model (2) the BiLSTM model, as a bidirectional context mechanism model, can obtain contextual information well; and (3) the TextCNN model can obtain ... X Jiang,C Song,Y Xu,... - 《Peerj Computer ...
MAX_NB_WORDS=80000tokenizer=Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)tokenizer.fit_on_texts(data['cleaned_text']) 1. 2. 3. 4. 当分词器适用于数据时,我们就可以用分词器将文本字符级 ngram 转换为数字序列。 这些数字表示每个单词在字典中的位置(将其视为映射)。
卷积神经网络特征提取:TextCNN(卷积神经网络)、Char-CNN等 上下文机制:TextRNN(循环神经网络)、BiRNN、BiLSTM、RCNN、TextRCNN(TextRNN+CNN)等 记忆存储机制:EntNet, DMN等 注意力机制:HAN、TextRNN+Attention等 二.基于随机森林的文本分类 该部分主要围绕常见的文本分类案例进行讲解,由于随机森林效果较好,故主要分...