print(train_data.examples[15].label) # word2vec, glove TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors='glove.6B.100d') LABEL.build_vocab(train_data) batchsz =30 device = torch.device('cuda') train_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits( (train_data, test_data), ...
输出结果:Number of unique words: 14666 2.嵌入GloVe字典在这里我们将使用GloVe预训练的语料库模型来表示我们的单词。GloVe模型用于进行词的向量化表示,使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息。我们需要输入语料库,然后通过该模型输出词向量。该方法的原理是首先基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵和GloV...
下一步是将文本输入转换为嵌入的向量。 我们将再次使用GloVe词嵌入: 我们的模型将具有一层输入层,一层嵌入层,然后一层具有128个神经元的LSTM层。LSTM层的输出将用作6个密集输出层的输入。每个输出层具有1个具有S型激活功能的神经元。 以下脚本创建我们的模型: 输出: 以下脚本显示了我们模型的体系结构: 输出: 您...
使用fastText和Glove的第一步是下载每个预训练过的模型。我使用google colab来防止我的笔记本电脑使用大内存,所以我用request library下载了它,然后直接在notebook上解压。 我使用了两个词嵌入中最大的预训练模型。fastText模型给出了200万个词向量,而GloVe给出了220万个单词向量。 fastText预训练模型下载 importrequests...
然后可以用基于 word 的 embedding 算法（例如 GloVe，CBOW 等）生成词向量 W(glove)。将两个词向量拼接起来 W=[W(glove), W(char)]，这样的词向量中包含了 word 的语义和形态信息。上下文向量表示 我们用另一个 Bi-LSTM 来生成词在上下文中的向量表示，网络结构如图 10 表示。图 10 生成 word 在上下文中...
主要的输入就是被分词和转化成GloVE向量,将其喂入到LSTM中,然后得到一个输出向量,与辅助输入拼接,输入到一个2层神经网络中,产生输出。作为一个正则机制,我们还用来一个辅助输出,目标也是分类标签,总共的loss是主输出和辅助输出的加权平均(0.8:0.2)。 结果 本节讨论之前产生的结果 账户级别的分类 如果不实用过采样...
使用word2vec和Glove这样的词嵌入模型是提高模型精度的一个常用手段。相对于使用one-hot向量表示词,使用word2vec和Glove学习到的低维向量中含有一定的语义——相似的词有着相似的向量。使用这些向量是预训练的一种形式。直观上,你告诉神经网络哪些词是相似的,以便于它可以更少地学习语言知识。使用预训练的向量在你没...
我已经在上面谈到了词嵌入,现在是时候将其用于我们的LSTM方法了。我使用了斯坦福大学的GloVe嵌入技术。读取GloVe嵌入文件之后,我们使用Keras创建一个嵌入层。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取词嵌入 embeddings_index={}withopen(path_to_glove_file)asf:forlineinf:word,coefs=line.split...
原理和之前的图像处理一样,这里选择GloVe词库,中文的话有Jieba等。下文从IMDB的原始文本开始学习,而不使用keras自带的imdb数据库。 imdb原始文本:点我 数据预处理: #处理IMDB原始数据的内容和标签对应 import os imdb_dir = r'\data\imdb\aclImdb' train_dir = os.path.join(imdb_dir, 'train') ...
我们将使用GloVe词嵌入将文本输入转换为数字输入。 以下脚本创建模型。我们的模型将具有一个输入层,一个嵌入层,一个具有128个神经元的LSTM层和一个具有6个神经元的输出层,因为我们在输出中有6个标签。 LSTM\_Layer\_1 = LSTM(128)(embedding_layer)