Text_CNN的原理不必多说,许多博客都已经讲得很清楚了;如果要由我来简单说明的话,那就是将一段文本视作多个词组合形成的图,每个词都有特征信息,那么一段文本就可以视为一张图像(这里其实没有说得很严谨,因为我没有认真考察STT和MR这样的数据集的),多张图像可以由(N,C,W,D)四维张量组成,N是图像数量,C是通...
此外,由于卷积的操作性越来越灵活(比如不同的步长),汇聚层的作用变得也越来越小,因此目前比较流行的卷积网络中,汇聚层的比例也逐渐降低,趋向于全卷积网络。 Text-CNN 原始论文:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification Text-CNN特点: 滤波器/卷积核向下移动 卷积核的宽度是与词向量的维度一致,而原始...
一. 背景textCNN于2014由Yoon Kim提出,是CNN在NLP领域应用的一个大突破,在此之前,CNN的应用主要集中于图像领域。textCNN在结构上很简单,由一层卷积、一层最大池化、一层全连接层接softmax分类(最开始的地方还…
y=np.concatenate([positive_labels, negative_labels], 0)return[x_text, y]defclean_str(self, string):"""Tokenization/string cleaning for all datasets except for SST. Original taken from https://github.com/yoonkim/CNN_sentence/blob/master/process_data.py"""string= re.sub(r"[^A-Za-z0-9...
Text-CNN模型作为文本分类模型,通过验证实验以及业界的共识,在文本分类任务中,CNN模型已经能够取到比较好的结果,虽然在某些数据集上效果可能会比RNN稍差一点,但是CNN模型训练的效率更高。所以,一般认为CNN模型在文本分类任务中是兼具效率与质量的理想模型。针对海量的文本多分类数据,也可以尝试一下浅层的深度学习模型Fa...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展,大量基于CNN的算法模型被提出,同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域,主要使用的深度学习模型是RNN,LSTM等,既然CNN在图像领域得到广泛的应用,能否将CNN算法应用于文本分类中呢?Kim在2014的文章《Con...
Text-CNN 文本分类 转自:http://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8044673.html 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文 (见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法....
使用TextCNN网络来带领大家入门深度学习。因为Text_CNN网络是神经网络算法与CNN卷积神经网络算法的结合,包括卷积,全连接,高阶特征等等,让大家掌握神经网络与卷积神经网络的构建,并且为后面的深度学习进阶课程打下坚实的基础。 本次案例中也会了解到Jieba分词工具的使用。Tensoflow创建词典并保存 ,词向量的理解 ...
TextRCNN 在词嵌入的基础上加上了上下文环境作为新的词嵌入表示。左侧和右侧的context 是通过前向和后向两层 RNN 的中间层输出得到的。这些中间层的输出和原始的词嵌入拼接形成新的词嵌入 y,然后送入池化层。下图是 TextRCNN 模型框架,输入是一个文本 D,可以看成是由一系列单词(W_1, W_2,...)组成的。
以下是阅读 TextCNN 后的理解 步骤: 1.先对句子进行分词,一般使用“jieba”库进行分词。 2.在原文中,用了 6 个卷积核对原词向量矩阵进行卷积。 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用 CNN 来提取句子中类似 n-gram 的关键信息. 个卷积核大小:2 个 46、2 个 36 和 2 个 2*6,如上图所示;然后进行池化...