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: ...
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,...
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+...
最近在学pytorch,所以尝试使用pytorch实现textCNN,ps(git 上有其他人textCNN的实现)。pytorch比tensorflow好的一个地方就在于好学,适合初学者。 首先,要注意的就是这个样例的数据预处理,我使用的数据是中文文本分类数据集THUCNews,THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文...
3.2 CNN-static 3.3 CNN-non-static 3.4 CNN-multichannel 4. PyTorch实现 Paper:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 近年来,深度学习模型在计算机视觉 (Krizhevsky et al., 2012)和语音识别(Graves et al., 2013)方面取得了显著的成果。在自然语言处理中,许多深度学习方法的工作都涉及通过神...
(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...
Chinese-Text-Classification Github项目地址:https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer 预训练模型:Bert,ERNIE ...
🍊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 🍊主神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、FNN、Attention共7种 🍊语言模型和网络模型扩展性较好 🍊最终的准确率均在90%以上 ...
TextCNNTextCNN以卷积神经网络应用于NLP，通过权值共享捕捉局部特征。然而，它的优点和缺点并存，需要权衡全局与局部的权衡点。TransformerTransformer以自注意力机制为核心，通过多头注意力和前馈网络处理序列。其优点在于处理长距离依赖，但复杂性可能导致计算成本上升和过拟合的风险。通过PyTorch实现时，每种模型...