x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=argv.max_len) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=len(label)) model = keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(len(vocab), argv.embed_dim)) model.add(keras.layers.Conv1D(32,7, ...
TextClassification-Keras 这个代码仓库使用 Keras 框架实现了多种用于文本分类的深度学习模型,其中包含的模型有:FastText, TextCNN, TextRNN, TextBiRNN, TextAttBiRNN, HAN, RCNN, RCNNVariant 等等。除了模型实现,还附带了简化的应用程序。 English documents 中文文档 向导 环境 使用说明 模型 FastText TextCNN ...
vocab_size = 10000 model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16)) model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D()) model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu)) model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)) model.summary() #The first...
自动特征学习:Keras-TextClassification 可以自动从输入文本中学习到高级表示,无需手动提取特征,大大减轻了特征工程的负担。 上下文理解:卷积神经网络能够捕捉到单词之间的上下文关系和语义信息,相比传统方法,Keras-TextClassification 能够更好地理解和处理复杂的自然语言表达。 可扩展性:Keras-TextClassification 基于 Keras ...
Text Classification with Keras Data # encoding=utf-8 importargparse importlogging fromtensorflowimportkeras fromsklearn.metricsimportclassification_report fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split logger=logging.getLogger(__name__) defparse_argv(): ...
Text Classification 基于Keras的15种模型:TextCNN, TextRNN, TextDPCNN, TextRCNN, TextHAN, TextBert等及其变种 支持5类特征及其组合:word-level, char-level, 结构化特征(TFIDF, LSA), Context特征(word-left, word-right, char-left, char-right), sentence-level 支持4种分类任务:单标签二分类,单标签多...
1、Yoon Kim在2014年 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 论文中提出TextCNN(利用卷积神经网络对文本进行分类的算法)(该论文翻译)。 上图很好地诠释了模型的框架。假设我们有一些句子需要对其进行分类。句子中每个词是由n维词向量组成的,也就是说输入矩阵大小为m*n,其中m为句子长度。CNN需...
TextClassification-Keras This code repository implements a variety ofdeep learning modelsfortext classificationusing theKerasframework, which includes:FastText,TextCNN,TextRNN,TextBiRNN,TextAttBiRNN,HAN,RCNN,RCNNVariant, etc. In addition to the model implementation, a simplified application is included. ...
- 1. 进入keras_textclassification/m01_FastText目录, - 2. 训练: 运行 train.py, 例如: python train.py - 3. 预测: 运行 predict.py, 例如: python predict.py - 说明: 默认不带pre train的random embedding,训练和验证语料只有100条,完整语料移步下面data查看下载 ...
Text-Classification的算法实现比较简单,首先经过bert的encoder之后取output第一维度的值也就是[CLS]的向量,[CLS]代表着这句话的句向量,然后接一个dropout层和一个全连接层,损失函数是交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。所以本文就展示下如何优雅の实现text-classification这个功能。