def word2vec(x): #x:batch_size,sequence_length #-》x:batch_size,sequence_length,embedding_size #x是以编号的形式来反映的,所以需要将其翻译一下。 x2v=np.ones((len(x),x.shape[1],Embedding_size)) for i in range(len(x)): # seqtext=[i
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 5560 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 ...
Pytorch TextCNN实现中文文本分类(附完整训练代码) 一、项目介绍 二、中文文本数据集 (1)THUCNews文本数据集 (2) 今日头条文本数据集 (3)自定义文本数据集 三、TextCNN模型结构 (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...
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...
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训练时进行固定,另外一个随机初始化,并在CNN训练时随着训练调整它的参数。 3、XML-CNN模型 XML-CNN主要是针对大规模多标记数据提出的一种算法,是由Jingzhou Liu[3]等人提出的,其主要贡献有三点:a、使用k-max-pooling...
(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...
4. 预训练词向量:中⽂维基百科词向量 word2vec。训练过程 数据准备 ⾸先，导⼊实验所需的库。import gensim import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time from collections import Counter from torch.utils.data ...
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...
Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入方法,它将每个词表示为一个固定维度的实数向量。这些向量通过训练神经网络模型从大量文本数据中学习得到,能够捕捉词之间的语义和语法关系。Word2Vec的两种主要模型是CBOW(Continuous Bag of Words)和Skip-gram。CBOW模型通过上下文词预测中心词,而Skip-gram模型则通过中心词预测上下文...