分割与计数:对每行内容进行处理,先用 strip() 去除首尾空白符,然后分割出需要处理的文本内容(默认以制表符\t分割)。 使用tokenizer(content) 对内容进行分词,然后统计每个词的出现次数 """ for word in tokenizer(content): vocab_dic[word] = vocab_dic.get(word, 0) + 1 """ 词汇按出现频率筛选(频率大...
做文本分类的方法有很多,卷积神经网络(CNN),长短期记忆(LSTM),多层感知机(MLP),朴素贝叶斯(Naive Bayes),支持向量机(SVM)等等。本文就LSTM方法来做一个新闻分类的小实验。 LSTM是什么 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)。所以说LSTM也要稍微说下RNN,RNN的结构图如下: 在上图就是循环神经网络,给网络A输入一个...
为了将LSTM输出的结果是三维的tensor,而我们进行conv2d的CNN操作,需要四维tensor,故第一步是扩展维度。CNN环节参考文本分类--CNN。 with tf.name_scope('CNN'):outputs=tf.expand_dims(outputs,-1)#[batch_size,seq_length,hidden_dim,1]pooled_outputs=[]fori,filter_sizeinenumerate(pm.filters_size):filter...
本文针对中文及短文本的特点,研究了LSTM、CNN以及其参数调优问题,并通过大量实验,构建了一个适用于中文短文本分类的基于LSTM-CNN的文本分类模型。与现有方法进行的对比实验表明,该方法非常适合中文短文本分类,有较高的准确率。 二、基于LSTM-CNN的短文本分类架构 本文所构建的基于LSTM-CNN的中文短文本分类模型包括...
这里我们根据是否使用深度学习方法将文本分类主要分为一下两个大类: • 基于传统机器学习的文本分类,如 TF-IDF文本分类。 • 基于深度学习的文本分类,如Facebook开源的FastText文本分类,Text-CNN 文本分类,Text-CNN 文本分类等。当然还有LSTM的文本分类。 一、基于传统机器学习的文本分类 随着统计学习方法的发展,...
2.CNN(Convolutional Neural Network) CNN的结构类似Yoon Kim在《Convolutional neural networks for sentence classification》中提出的结构。 其中,卷积窗口的大小设置对最终的分类结果影响较大,借鉴N-gram语言模型的思想,通过提取相邻n个词进行局部特征的提取,从而捕捉上下文搭配词语的语义信息,对整个文本的语义进行表示。
是基于百度自己的paddlepaddle框架的,但是paddlepaddle目前为止不支持python3,优点是实现了基于各种网络的文本分类方法诸如CNN, LSTM, BILSTM, GRU等等。虽然开源代码是免费的并不能要求别人什么但是我还是觉得百度的代码诚意不够,第一没有做词嵌入,第二注释几乎没有,第三方法非常简单,与其说是开源了文本分类的方法不如...
TextCNN通过在文本数据上应用卷积神经网络(CNN)来捕捉局部特征。CNN在图像处理领域取得了巨大成功,TextCNN将这一成功经验移植到文本处理中,尤其适用于文本分类任务。 PyTorch代码实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_si...
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。
CNN 和 LSTM 同时放在同一个分支中,共同提取文本特征,然后通过 concat 合并后再进行分类。