任务二:基于深度学习的文本分类 熟悉Pytorch,用Pytorch重写《任务一》,实现CNN、RNN的文本分类; 参考 https://pytorch.org/ Convolutional Neural Networks for Sentence Classification https://arxiv.org/abs/1408.5882 https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-...
任务二:基于深度学习的文本分类 熟悉Pytorch,用Pytorch重写《任务一》,实现CNN、RNN的文本分类; 参考 https://pytorch.org/ Convolutional Neural Networks for Sentence Classificationhttps://arxiv.org/abs/1408.5882 https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-kera...
NLP-Beginner indulge · 1 篇内容 任务一:基于机器学习的文本分类 前言: 这个主要是在别人的成果的基础上,进行了一点点更新。写文章有两个目的,第一个目的是为了做记录,以便自己需要的时候,可以方便查阅;第二就是为了督促自己去完成这些任务。 一、简要介绍 1.1 任务简介 用B…...
任务一:基于机器学习的文本分类 任务二:基于深度学习的文本分类 任务三:基于注意力机制的文本匹配 任务四:基于LSTM+CRF的序列标注 任务五:基于神经网络的语言模型 Releases No releases published Contributors2
从实践角度来讲,NLP任务中的vocab size本来就很大,如果E=H的话,模型参数量就容易很大,而且embedding在实际的训练中更新地也比较稀疏。 因此作者使用了小一些的E(64、128、256、768),训练一个独立于上下文的embedding(VxE),之后计算时再投影到隐层的空间(乘上一个ExH的矩阵),相当于做了一个因式分解。
任务一:基于机器学习的文本分类 任务二:基于深度学习的文本分类 任务三:基于注意力机制的文本匹配 任务四:基于LSTM+CRF的序列标注 任务五:基于神经网络的语言模型 NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 新加入本实验室的同学,请按要求完成下面练习,并提交报告。 请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“...
随着 N 的增加, 可以抽取的特征就会越多,特征空间也会呈指数增加。这些高阶的特征出现的频率也会相对较低,对分类不但没有太多帮助,还会直接影响着后续处理的效率与复杂度。因此在一般的文本分类任务中,N 取 3 就足够了,并且同时也使用一元和二元特征,防止出现过拟合。