卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展,大量基于CNN的算法模型被提出,同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域,主要使用的深度学习模型是RNN,LSTM等,既然CNN在图像领域得到广泛的应用,能否将CNN算法应用于文本分类中呢?Kim在2014的文章《Con...
Shawn1993/cnn-text-classification-pytorch: CNNs for Sentence Classification in PyTorch (github.com)github.com/Shawn1993/cnn-text-classification-pytorch 数据集是pytorch早期版本自带的SST和来自以下地址的MR: https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gzwww.cs....
(1)TextCNN详细过程: Embedding:第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵,每行是词向量,维度=5,这个可以类比为图像中的原始像素点。 Convolution:然后经过 kernel_sizes=(2,3,4) 的一维卷积层,每个kernel_size 有两个输出 channel。 MaxPolling:第三层是一个1-max pooling层,这样不同长度句子经过pooling层之后都...
TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强,在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好,应用广泛,且速度快,一般是首选;对长文本领域,TextCNN主要靠filter窗口抽取特征,在长距离建模方面能力受限,且对语序不敏感。 CNN可以识别出当前任务中具有预言性的n元语法(且如果使用特征哈希可以使用无约束的n元语法词汇,...
Text-CNN模型作为文本分类模型,通过验证实验以及业界的共识,在文本分类任务中,CNN模型已经能够取到比较好的结果,虽然在某些数据集上效果可能会比RNN稍差一点,但是CNN模型训练的效率更高。所以,一般认为CNN模型在文本分类任务中是兼具效率与质量的理想模型。针对海量的文本多分类数据,也可以尝试一下浅层的深度学习模型Fa...
textCNN中使⽤的时序最⼤池化(max-over-time pooling)层实际上对应⼀维全局最⼤池化层:假设输⼊包含多个通道,各通道由不同时间步上的数值组成,各通道的输出即该通道所有时间步中最⼤的数值。因此,时序最⼤池化层的输⼊在各个通道上的时间步数可以不同。由于时序最⼤池化的主要⽬的是抓取时序中最...
Text-CNN 1.输入层(词嵌入层): Text-CNN模型的输入层需要输入一个定长的文本序列,我们需要通过分析语料集样本的长度指定一个输入序列的长度L,比L短的样本序列需要填充(自己定义填充符),比L长的序列需要截取。最终输入层输入的是文本序列中各个词汇对应的分布式表示,即词向量。
【图1:TextCNN网络结构】 与图像当中CNN的网络相比,textCNN 最大的不同便是在输入数据的不同:图像是二维数据,图像的卷积核是从左到右,从上到下进行滑动来进行特征抽取。自然语言是一维数据,虽然经过word embedding生成了二维向量,但是对词向量做从左到右滑动来进行卷积没有意义。比如 “今天” 对应的向量...
深入TextCNN(一)详述CNN及TextCNN原理 点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货 ! 阅读大概需要25分钟 跟随小博主,每天进步一丢丢 作者:小占同学 学校:中国科学技术大学 方向:自然语言处理 本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从...
文本分类模型,从最经典的2013年Kim提出Text-CNN模型开始,深度学习模型在文本分类任务上具有广泛的应用。2016年Kim跳槽FaceBook后提出了工业界的文本分类模型的“新宠”—FastText。 为了实现文本分类模型,需要借助开源的深度学习框架,这样在开发中就不需要自己从零实现整个深度学习模型的各个功能模块。如果你之前做过Java ...