TextCNN(文本卷积神经网络)是一种应用于自然语言处理(NLP)任务的卷积神经网络(CNN)模型。 TextCNN的基本结构包括以下几个部分: 嵌入层(Embedding Layer):将输入的文本序列转换为稠密的词向量表示。这些词向量可以是预训练的词向量(如Word2Vec、GloVe)或在训练过程中学习到的嵌入。 卷积层(Convolutional Layer):对嵌...
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 打包pytorchnlp测试数据 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 机器学习AI算法工程 2024/07/04 4380 最全中文文本分类模型库,上手即用,附链接 机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch ...
原理说简单也简单,其实就是单层CNN加个全连接层: 不过与图像中的cnn相比,改动为将卷积核的宽固定为一个词向量的维度,而长度一般取2,3,4,5这样。上图中第一幅图的每个词对应的一行为一个词向量,可以使用word2vec或者glove预训练得到。本例中使用随机初始化的向量。 2. 数据预处理 手中有三个文件,分别为tra...
可以看到,TextCNN几乎是DCNN的简化版本。 CNN-rand 对单词的embedding信息随机的初始化 CNN-static 用word2vec进行训练词向量,并且在训练时固定词向量 CNN-non-static 用word2vec进行训练词向量,词向量随着训练进行微调 CNN-mutichannel 输入时含有两个词向量,分别成为两个通道,其中一个用word2vec进行训练并在CNN训...
(1)TextCNN模型结构 (2)TextCNN实现 四、训练词嵌入word2vec(可选) 五、文本预处理 (1)句子分词处理:jieba中文分词 (2)特殊字符处理 (3)文本数据增强 六、训练过程 (1)项目框架说明 (2)准备Train和Test文本数据 (3)配置文件:config_textfolder.yaml (4)开始训练 (5)可视化训练过程 (6)一些优化建议 七...
pytorch实现自己的textCNN 对于初学深度学习的人来说,直接上手NLP的梯度较大。 首先,理解词向量就有一定的困难。关于词向量的的详细描述,可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》的解释。一个100列的词向量可以简单理解为有100个特征(feature)的向量,如同一个人有100个特征一样,这100个特征“完备”的...
word2id = word2id # 词嵌入 if embedding_type == 'word2vec': self.get_word2vec() elif embedding_type == 'glove': self.get_glove_embedding() else: pass # 打乱数据集 c = list(zip(datas, labels)) random.seed(1) random.shuffle(c) datas[:],labels[:] = zip(*c) # 生成训练集...
Classifier层可以是MLP,CNN,将来也会支持RCNN,RNN with attention等各种模型。 通过将embedding层和classifier层分开,在配置深度学习模型时,我们可以选择对embedding层和classifier层进行排列组合,比如Bert embedding + CNN,word2vec + RCNN等等。 这...
2. 预备知识 2.1 环境配置 2.2 数据操作 2.1. 数据操作 2.1.1. 入门 2.1.2. 运算符 2.1.3. 广播机制 2.1.4. 索引和切片 2.1.5. 节省内存 2.1.6. 转换为其他Python对象 2.1.7. 小结 2.1.8. 练习 2.2. 数据预处理 2.2.1. 读取数据集
语言翻译01.文本02.词向量(word embedding)-- word2vec工具包 -- 解决了文本表示的问题03.利用CNN/RNN等深度学习网络及其变体解决自动特征提取(即特征表达) 基本概念 分词 词表 词向量 embedding 词典vocab vocabularyTurningNamesintoTensors知名数据集THUCNews数据集 今日头条新闻文本分类数据集StanfordSentimentTreebank...