ACL2017年中,腾讯AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN),即本文要介绍的主角,我们知道以前的TextCNN的过程类似于提取N-Gram信息,而且只有一层,难以捕捉长距离特征,不能通过卷积获得文本的长距离关系依赖,而论文中提出了一种基于word-level(以单词为语义单位)级别的深层...
首先文本进入DPCNN网络会经过一个包含三个不同卷积特征提取器的region embedding层,可以看作输出的是embedding,然后经过两层的等长卷积来为接下来的特征抽取提供更宽的感受眼,(提高embdding的丰富性),然后会重复通过一个1/2池化的残差块,1/2池化不断提高词位的语义,其中固定了feature_maps,残差网络的引入是为了解决...
TextCNN(三)DPCNN 模型&代码&实验 一、摘要 本文基于《Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization》论文,详细介绍了DPCNN模型中各个组件的细节与代码实现,同时还将之与TextCNN进行了性能与指标对比。从图表对比中可以知道,DPCNN效果略优于TextCNN,同时训练速度远快于TextCNN。 二、模型 腾讯AI...
DPCNN模型中,为什么网络被深化了就能够有效地发现文本中的长距离关系? 在DPCNN(Deep Pyramid Convolutional Neural Network)模型中,通过加深网络的层数,可以有效地发现文本中的长距离关系。这是由于DPCNN中采用的"pyramid"结构所导致的。 在DPCNN中,"pyramid"结构通过多个层级的卷积操作和池化操作构建,形成了一种分层的结...
DPCNN模型pytorch实现 pytorch demo (一)预备知识 1、demo代码地址:我们将以这个图片分类代码《Training a Classifier》为例: 点进去之后我们看一下代码大概是这样,数据集我们选择的是Cifar 10: 2、回顾LeNet网络 可以看到LeNet的网络结构主要是:卷积-下采样-卷积-下采样-3个全连接层。
2. 模型架构的设计 接下来,我们定义DPCNN模型的架构。DPCNN主要由卷积层和池化层构成。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDPCNN(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embed_dim,num_classes):super(DPCNN,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embed_dim)se...
等等,这时的DPCNN不就退化成了TextCNN嘛。深度网络不好训练,就一层的TextCNN可是异常容易训练的。这样模型的起步阶段就是从TextCNN起步了,自然不会遭遇前面说的深度CNN网络的冷启动问题了。 同样的道理,有了shortcut后,梯度就可以忽略卷积层权重的削弱,从shortcut一路无损的传递到各个block手里,直至网络前端,从而...
DPCNN近年来,利用技术手段实现对海量的网络舆情信息进行深度挖掘与分析成为研究热点,产生了诸多应用方法.针对"新冠疫情"引发的网络舆情,本文通过实例对比分析了BERT-DPCNN模型和多个深度神经网络模型在网络舆情情感分析上的有效性.对比结果表明,BERT-DPCNN模型在准确率,Macro_AUC和Micro_AUC等方面比其他模型均表现更好,...
News Text Classification Based on Attention Mechanism and DPCNN Model 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 文本分类是自然语言处理领域中的重要任务之一。随着BERT模型的提出,基于注意力机制和深度学习分类网络的方法成为了文本分类任务中盛行的方法之一,ERNIE模型通过改进BERT的掩盖机制获得了更好的分类效果。针对...
ERNIEDPCNN模型中,以进行耦合训练,并通过Midas GTS构建出第一三维计算模型以及第二三维计算模型;对第一三维计算模型以及第二三维计算模型进行模拟设计计算,以生成原始参数,并通过训练完成的ERNIEDPCNN模型对原始参数进行耦合分析,以获取到目标设计参数.通过上述方式能够自动完成对三维模型的设计,从而能够大幅缩短三维模型的...