对于简单的文本分类、情感分析等任务,可以选择神经网络或CNN;对于需要处理序列数据的任务,如机器翻译、文本生成等,可以选择RNN或LSTM。在实际应用中,还可以尝试结合不同模型的优点,如使用CNN提取局部特征,再结合RNN或LSTM处理序列数据,以提高任务效果。 总之,了解并比较不同NLP模型的优缺点对于选择合适的模型至关重要。
作为一个非常有用的特征提取方案,CNN最初是在计算机视觉领域应用的。 个人认为,CNN在进行信息提取时,是基于一定的窗口尺寸,并且在窗口内对特征进行内积,可以提取到窗口内特征之间的融合信息,有一点类似于N-grams的含义,但是显然是比N-grams更有效的。 基于以上的特征,个人认为CNN可以用来提取局部特征之间的关系,也就...
RNN(双向 GRU)+ CNN 模型 文末附有这些 NLP 技术的样板代码。这些代码可以帮助你开启自己的 NLP 项目并获得最优结果(这些模型中有一些非常强大)。 我们还可以提供一个综合基准,我们可以利用该基准分辨哪个模型最适合预测推文中的情绪。 在相关的 GitH...
原生的RNN和CNN模型,就是说可以在经典的结构上增加attention,堆叠层次等各种改进,但是不包含对本身结构特别大的变动。 从语义特征提取能力来说,目前实验支持如下结论:Transformer在这方面的能力非常显著地超过RNN和CNN(在考察语义类能力的任务WSD中,Transformer超过RNN和CNN大约4-8个绝对百分点),RNN和CNN两者能力差不太多。
TextCNN 模型是用来对文本进行分类。 TextCNN 模型结构图 TextCNN模型结构比较简单,其论文中整个模型的结构如下图所示: 图1 Text CNN 模型结构图1 对于论文中的模型图可能会看不懂,我们会对下面这张原理图进行讲解: 图2 Text CNN 模型结构图2 输入一句话:I like this movie very mush!,将其向量化,得到维度...
本文介绍了用于文本分类任务的 7 个模型,包括传统的词袋模型、循环神经网络,也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络,以及 RNN + CNN。 本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章(https://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twitter-using-word2vec-and-keras.html)的延伸内容。那时我建立了一个简...
一、CNN原理 CNN,又称卷积神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 1. 卷积 如下图所示,图中的X和O无论怎么旋转或者缩放,人眼其实还是很容易识别出X和O。
RNN(双向 GRU)+ CNN 模型 文末附有这些 NLP 技术的样板代码。这些代码可以帮助你开启自己的 NLP 项目并获得最优结果(这些模型中有一些非常强大)。 我们还可以提供一个综合基准,我们可以利用该基准分辨哪个模型最适合预测推文中的情绪。 在相关的 GitHub 库中还有不同的模型、这些模型的预测结果以及测试集。你可以...
模型复杂度:RNN由于需要处理整个序列,其模型复杂度通常高于CNN。在追求模型简洁性的场景下,CNN可能更受欢迎。 可解释性:RNN的序列建模特性使其在一些需要高度可解释性的场景(如法律文本分析)中更具优势。 五、结合RNN与CNN的混合模型 为了充分利用RNN和CNN的优势,研究人员提出了多种混合模型,如LSTM+CNN、GRU+CNN等...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展,大量基于CNN的算法模型被提出,同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。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《Con...