构建传统的RNN模型的类class RNN. 构建LSTM模型的类class LSTM. 构建GRU模型的类class GRU. 第四步: 构建训练函数并进行训练 从输出结果中获得指定类别函数categoryFromOutput. 随机生成训练数据函数randomTrainingExample. 构建传统RNN训练函数trainRNN. 构建LSTM训练函数trainLSTM. 构建GRU训练函数trainGRU. 构建时间计...
python run.py--model TextRNN_Att 训练过程如下: 训练及测试结果如下: 使用CPU版本pytorch,耗时10分48秒,准确率89.89% pytorch nlp 测试 数据 终端 NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类 nlp测试数据打包pytorch NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 ...
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout, pad_idx): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, padding_idx=pad_idx) self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=n_layers, ...
< NLP系列(一) 用Pytorch 实现 Word Embedding > < NLP系列(二) 基于字符级RNN的姓名分类 > < NLP系列(三) 基于字符级RNN的姓名生成 > Practical PyTorch: 用字符集RNN进行名称分类 本文翻译自spro/practical-pytorch原文:https://github.com/spro/practical-pytorch/blob/master/char-rnn-classification/char-...
从头开始NLP:使用字符级RNN对名称进行分类 作者:Sean Robertson 我们将建立和训练一个基本的字符级RNN来分类单词。字符级RNN将单词读取为一系列字符——在每一步输出一个预测和“隐藏状态”,并将之前的隐藏状态输入到下一步。我们将最终的预测作为输出,即单词属于哪个类。
1. RNN的原理图 只有一个RNN layer时候的图 上边这个图是这个意思:看左边,不看W的话,就是两个线性层,输入通过权值矩阵U映射到隐层S,再通过矩阵V映射到输出层。RNN独特的地方就是多了右边这个W,有了它,隐层的结果就不仅仅是当前的输入得到的了,而是还要加上上一次隐层结果St-1乘以W。如果按照时间线展开的...
RNN 常用于处理不定长输入,常用于 NLP 以及时间序列的任务,这种数据一半具有前后关系。 RNN 网络结构如下: 上图的数据说明如下: $x_{t}$:时刻 t 的输入,$shape=(1,57)$,表示(batch_size, feature_dim)。57 表示词向量的长度。 $s_{t}$:时刻 t 的状态值,$shape=(1,128)$,表示(batch_size, hidde...
category, word, category_tensor, word_tensor = random_training_example() # 随机选择一条训练数据 rnn.zero_grad() # 梯度清零,这和optimizer.zero_grad()是等价的 hidden = rnn.init_hidden() # 初始化隐藏层 for i in range(word_tensor.size()[0]): output, hidden = rnn(word_tensor[i].to(...
这是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中,我们将使用AG News数据集进行文本分类。 文本分类一般分为语料库、文本清晰、分词、文本向量化和建模这五步。 一、前期准备 1.环境准备 做nlp项目建议anaconda专门新建一个环境,首先安装torchtext与portalocker库 ...
比赛地址:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial 方案一(0.86): WordCount + 朴素 Bayes 方案二(0.94): LDA + 分类模型(knn/决策树/逻辑回归/svm/xgboost/随机森林) a) 决策树效果不是很好,这种连续特征不太适合的 b) 通过参数调整 200 个topic,信息量保存效果较优(计算主题) ...