中文情感分析的实质是文本分类问题,本项目分别采用CNN和BI-LSTM两种模型解决文本分类任务,并用于情感分析,达到不错的效果。 两种模型在小数据集上训练,在验证集的准确率、号回率及F1因子均接近90% 项目设计的目标可以接受不同语料的多种分类任务,只要语料按照特定格式准备好,就可以开始调参训练、导出、serving。
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项目地址：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology 组织形式 读者在此项目中，可通过以上表盘查看自己想要了解的专业词汇。在单个首字母中，表格的组织形式为：英文／缩写、汉语、来源&扩展。来源&扩展是对该词汇的注解，内容为机器之心往期的相关文章。例如下图所示的「算法」，我们关联到...
1.2 - Convolutional LSTM 由于我们的输入是χ∈RP×M×Nχ∈RP×M×N,其具有空间信息,因此只需要将传统LSTM的公式稍作修改,把WxWx的权重计算替换成W⋆xW⋆x的卷积计算即可,其形式化如下, it=σ(Wxi⋆χt+Whi⋆Ht−1+Wci∘ct−1+bi)ft=σ(Wxf⋆χt+Whf⋆Ht−1+Wcf∘ct−1+bf)...
https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_lstm_packed_own_csv_imdb.ipynb 并行计算 在CelebA上使用具有DataParallel -VGG-16性别分类器的多个GPU PyTorch: https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg16-celeba-data-parallel.ipyn...
Bi-directional RNN LSTM GRU - Gated Recurrent Unit GFRNN.. LSTM: A Search Space Odyssey A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning Visualizing and Understanding Recurrent Networks Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, An Empirical Exploration of Recurrent Network Architectures ...
king-menin/ner-bert, NER task solution (bert-Bi-LSTM-CRF) with google bert https://github.com/google-research. macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER, Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning , [349 stars] ...
SLTK 是一个序列化标注工具,实现了 Bi-LSTM-CRF 模型,并利用 PyTorch 实现了高效的数据加载模块,可以完成: 预处理:包括构建词表、label 表,从预训练文件构建 word embedding 训练:训练序列化标注模型,并保存在开发集上性能最好的一次模型 测试:对新的实例进行标注 ...
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