collate_batch函数: 接受一个批量的数据batch,其中每个元素是一个包含文本和标签的元组 (_text, _label)。 创建三个空列表:label_list用于存储处理后的标签,text_list用于存储处理后的文本,offsets用于存储语句的总词汇量的偏移量。 遍历批量数据,对每个文本标签对进行处理: 将标签通过label_pipeline函数转换为索引,...
如果用词,提前分好词,词之间用空格隔开,python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量:utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 数据集、词表及对应的预训练词向量,已经打包好,详见THUCNews文件夹。 效果 完整项目和数据集代码获取地址: 关注微信公众号 datayx 然后回复NLP实战即可获...
根据TextCNN网络结构,我们可以使用Pytorch构建一个TextCNN模型 # -*-coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GlobalMaxPool1d(nn.Module): def __init__(self): super(GlobalMaxPool1d, self).__init__() def forward(self, x): return F.max...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module):...
文本分类(二):使用Pytorch进行文本分类——TextCNN 一、架构图 二、代码实现 classTextCNN(nn.Module):def__init__(self, config:TCNNConfig, char_size= 5000, pinyin_size=5000): super(TextCNN, self).__init__() self.learning_rate=config.learning_rate...
如果用词,提前分好词,词之间用空格隔开,python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量:utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 数据集、词表及对应的预训练词向量,已经打包好,详见THUCNews文件夹。 效果 完整项目和数据集代码获取地址: ...
TextCNN与ALBERT的效果对比 引言 短文本多分类 文本分类(text classification)是自然语言处理(NLP)中应用最广泛的任务之一。如新闻分类、垃圾邮件分类、情感分类等,这些是最常见的文本分类实际应用。更多的应用场景比如:电商评价分类、问答内容分类、股市消息利好利坏分类。分类可以是好与坏、0或1二元的,文本是可长可短...
代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclasstextCNN(nn.Module):def__init__(self,args):super(textCNN,self).__init__()self.args=args Vocab=args.embed_num ## 已知词的数量 Dim=args.embed_dim ##每个词向量长度 ...
代码:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 使用pytorch实现了TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention,DPCNN,Transformer。github:Chinese-Text-Classification-Pytorch,开箱即用。