Text-CNN-文本分类-keras Text CNN 1. 简介 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” 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情感...
创建TextCNN 模型,训练并预测 在1080Ti 上 batch_size = 128 时每一 epoch 用时 2 s,跑 6、7 个 epoch 测试集准确率就到 1.0000 了。。数据集太小太简单 也可以使用词袋模型进行实验,这里不在赘述 项目完整地址:https://github.com/cyandn/DS/tree/master/text-classification 参考: https://www.jiansh...
CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析,从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言,完成一些有用的应用,如:情感分析,问答系统等。
51CTO博客已为您找到关于TextCNN keras实现的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及TextCNN keras实现问答内容。更多TextCNN keras实现相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
多种模型:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification文章中给出了几种模型,其实这里基本都是针对Embedding layer做的变化。 CNN-rand 作为一个基础模型,Embedding layer所有words被随机初始化,然后模型整体进行训练。 CNN-static 模型使用预训练的word2vec初始化Embedding layer,对于那些在预训练的word2vec...
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《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2. 算法原理 2.1. 卷积神经网络...
Keras实现文本分类的CNN代码如下: Keras_CNN_cnews.py # -*- coding: utf-8 -*-""" Created on 2021-03-19 @author: xiuzhang Eastmount CSDN CNN Model """importosimporttimeimportpickleimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimporttensorflowastf...
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。
本文的主要动机是为了解决RNN的不可并行性,利用CNN的高速并行性。因此,在performance上可以会有些差。话不多说,下面就是我们TextCNN的架构,采用keras简单实现了下,和原始论文的模型有些不一样。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defTextCNN(maxlen):inp=Input(shape=(maxlen,))x=Embedding(...
TextCNN模型是Yoon Kim在2014年 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》中提出的,利用卷积神经网络(CNN)来对处理文本分类问题(NLP)。该算法利用多个不同大小的kernel来提取句子中的关键信息,从而能更加高效的提取重要特征,实现较好的分类效果。