pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextCNN 模型说明 分析:卷积操作相当于提取了句中的2-gram,3-gram,4-gram信息,多个卷积是为了提取多种特征,最大池化将提取到最重要的信息保留。 原理图如下: 终端运行下面命令,进行训练和测试: 训练过程如下: ...
defd2csv(raw_data,label_map,name):texts=[]labels=[]i=0forlineinraw_data:d=eval(line)#将每行字符串转换为字典iflen(d['type'])<=1orlen(d['text'])<=1:#筛掉无效数据continuey=label_map[d['type']]#根据label_map将label转换为数字表示 x=d['text']texts.append(x)labels.append(y)i+...
使用PyTorch实现基于TextCNN的文本分类任务可以分为以下几个步骤:准备和加载数据集、构建TextCNN模型结构、定义损失函数和优化器、训练模型以及评估模型性能。以下是详细的步骤和相应的代码示例: 1. 准备和加载数据集 首先,需要准备和加载数据集。假设数据集已经按照要求格式化,包括训练集、验证集和测试集。 python import...
3.3 CNN-non-static 直接使用预训练的词向量Word2vec(包括Skip-gram和CBOW ),在训练过程微调(Fine tuned) 3.4 CNN-multichannel CNN-static和CNN-non-static的组合 模型效果: 4. PyTorch实现 importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFclassTextCNN(nn.Module)...
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类 中文数据集 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。
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类 中文数据集 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。
从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现,由于我只是门外汉(想扩展一下知识面),如果有理解不到位的地方欢迎评论指正～。
(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. 模型测试效果 八.项目源码下载 一、项目介绍 本篇将分享一个NLP项目实例,利用深度学习框架Pytorch,构建TextCNN模型(也支持TextCNN,LSTM,BiLSTM模型),实现一个简易的中文文本分类模型;基于该项目训练的TextCNN的文本分类模...
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...
https://github.com/Shawn1993/cnn-text-classification-pytorch 依赖项 python3.5 pytorch==1.0.0 torchtext==0.3.1 jieba==0.39 词向量 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors (这里用的是Zhihu_QA 知乎问答训练出来的word Word2vec) 用法 python3 main.py -h 训练 python3 main.py 准确率 CN...