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: 训练及测试结果如下:使用CPU版本pytorch,耗时15分25秒,...
state='train',k=0,embedding_type='word2vec'):# k折交叉验证self.path=os.path.abspath('..')# 查看上一级目录路径if'data'notinself.path:# 如果data文件不在路径中,就创建一个data文件夹self.path+='/data'# 导入数据,MR文件夹在data文件夹中。
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: ...
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)...
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...
(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...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:textcnn的pytorch实现
pytorch实现textCNN 1. 原理 2. 数据预处理 2.1 转换为csv格式 2.2 观察数据分布 2.3 由文本得到训练用的mini-batch数据 3. 模型 4. 训练脚本 5. main函数 6.引用 1. 原理 2014年的一篇文章,开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Networks for Sentence Classification ...
简介: 亮点:代码开源+结构清晰+准确率高+保姆级解析🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析🍊语言模型可选择Bert、Roberta🍊神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、Fnn共6种🍊语言模型和网络模型扩展性较好,方便读者自己对模型进行修改 ...
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...