Text模型的计算过程 TextCNN的详细过程原理图如下: img 代码: class CNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_filter, filter_sizes, output_dim, dropout=0.2, pad_idx=0): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, padding_idx=pa...
前言:深度学习模型在 计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就,在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似 n-gram 的关键信息),…
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...
TextCNN(Text Convolutional Neural Network)是一种用于文本分类的深度学习模型,其可以处理不定长的文本序列,并通过卷积操作捕捉文本中的局部特征。在本篇文章中,我们将借助PyTorch实现一个基础的文本分类模型,并使用IMDB电影评论数据集进行训练和测试。 数据预处理 ...
text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文本 train-eval.sh 执行脚本 3.代码地址 项目地址 部分代码参考了此处代码 ...
TextRNN网络结构 textcnn的结构 1、何为textcnn 利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,那如何用卷积神经网络对文本进行分类呢。这里就tensorflow版本的textcnn源码分析一波。要知道,对文本向量化之后一般是一个一维向量来代表这个文本,但是卷积神经网络一般是对图像进行处理的,那如何将一维转化成二维呢,textcnn在卷积层...
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...
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 ...
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...
文本分类技术路线本文选择使用2013年Kim提出的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。