在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN。
使用递归神经网络(RNN)进行文本分类: 甲回归神经网络(RNN)是一类神经网络,其中节点之间的连接形成沿着一序列的有向图的。这允许它展示时间序列的动态时间行为。 使用外部嵌入的知识可以提高RNN的精确度,因为它集成了关于单词的新信息(词汇和语义),这些信息已经在一个非常大的数据集上训练和提炼。预先训练嵌入我们将要...
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
另一种模型,循环神经网络(RNN),模型时间复杂度为 O(n) 。该模型通过逐字分析一个文本单词,并将所有先前文本的语义存储在一个固定大小的隐藏层中。RNN的优点是能够更好地捕捉上下文信息。这可能有利于捕获长文本的语义。然而,RNN是一个有偏倚的模型,在这个模型中,后面的单词比先前的单词更具优势。因此,当它被用...
三、文本分类模型-CNN、RNN、Transformer 1、TextCNN 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。
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,故主要分享该方法。具体步骤包括: 读取CSV中文文本 调用Jieba库实现中...
词向量解决了文本表示的问题,该部分介绍的文本分类模型则是利用CNN/RNN等深度学习网络及其变体解决自动特征提取(即特征表达)的问题。 1)fastText fastText 是上文提到的 word2vec 作者 Mikolov 转战 Facebook 后16年7月刚发表的一篇论文 Bag of Tricks for Efficient Text Classification。把 fastText 放在此处并非因...
TextRNN TextCNN TextRCNN FastText HAN Highway Networks 简介# 通常,进行文本分类的主要方法有三种: 基于规则特征匹配的方法(如根据喜欢,讨厌等特殊词来评判情感,但准确率低,通常作为一种辅助判断的方法) 基于传统机器学习的方法(特征工程 + 分类算法) 给予深度学习的方法(词向量 + 神经网络) 自BERT提出以来,各...
词向量解决了文本表示的问题,该部分介绍的文本分类模型则是利用CNN/RNN等深度学习网络及其变体解决自动特征提取(即特征表达)的问题。 1)fastText fastText 是上文提到的 word2vec 作者 Mikolov 转战 Facebook 后16年7月刚发表的一篇论文Bag of Tricks for Efficient Text Classification。把 fastText 放在此处并非因为...
在知乎史老师的“https://zhuanlan.zhihu.com/p/34212945”里总结归类来说,基于深度学习的文本分类主要有5个大类别: 词嵌入向量化:word2vec, FastText等 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 ...