我们可以用Seq2Seq Auto-encoder 来考虑 word sequence 有顺序的情况,把一个 document 变成一个 vector 我们输入一个word sequence,通过一个RNN,把它变成一个embedding vector,再把这个 embedding vector 当做 Decoder 的输入,让 Decoder 造回一个一模一样的句子。 如果RNN可以做到这一件事,那么 encoder 的这个 ve...
1. sequence-to-sequence:输入输出都是一个序列。例如股票预测中的RNN,输入是前N天价格,输出明天的股市价格。 2. sequence-to-vector:输入是一个序列,输出单一向量。 例如,输入一个电影评价序列,输出一个分数表示情感趋势(喜欢还是讨厌)。 3. vector-to-sequence:输入单一向量,输出一个序列。 4.Encoder-Decoder:...
tokenizer.fit_on_texts(df.text) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(df.text) 看看转换后的数据类型。 type(sequences) 显示为: list 可见, sequences 是列表类型。 我们看看第一条数据是什么。 sequences[:1] 评论语句中的每一个记号,都被转换成为了一个大字典中对应的序号。字典的长度我们前面已经...
1.2.2 序列到序列 序列到序列(Sequence-to-Sequence)可分为同步的序列到序列和异步的序列到序列。 同步的序列到序列模式主要用于序列标注(Sequence Labeling)任务,即每一时刻都有输入和输出,输入序列和输出序列的长度相同。其具体应用有,视频分类、词性标注等。比如,在词性标注(Part-of-Speech Tagging)中,每一个单词...
(这是一个分类的问题,但是因为input是sequence,所以用RNN来处理) 用RNN来作key term extraction。key term extraction意思就是说给machine看一个文章,machine要预测出这篇文章有哪些关键词汇。 那如果你今天能够收集到一些training data(一些document,这些document都有label,哪些词汇是对应的,那就可以直接train一个RNN)...
Sequence to Sequence模型 图5 在Seq2Seq结构中,编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context,然后再由解码器Decoder解码。在解码器Decoder解码的过程中,不断地将前一个时刻t-1的输出作为后一个时刻t的输入,循环解码,直到输出停止符为止。
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的神经网络。下图为RNN的一般结构: 图示左侧为一个RNN Cell循环,右侧为RNN的链式连接平铺。实际上不管是单个RNN Cell还是一个RNN网络,都只有一个Cell的参数,在不断进...
每个图的名字就是他的label, 然后前面有标号。 但是这个数据集有坑。 这个数据集里的 label 并不是完全正确的, 很有可能图片里写着I am very happy, 然而label 里却只写着happy. 这种情况我想到了一个比较简单的筛选方法, 就是比较图片的宽度(W)和 label sequence 的长度 L。 如果L * 100/24 > W, 就...
if label_type == 'neg': labels.append(0) else: labels.append(1) Word2vec是第一个也是最成功的预训练的词嵌入。另一个很棒的是GloVe。 from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
输入 x 是一个 sequence of words，x 的每个元素都是一个单词。但是这里我们还有一件事要做。由于据...