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。...
提起CNN时,通常会认为是属于CV领域,但是在2014年,Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形,提出了文本分类模型textCNN。与传统图像的CNN网络相比, textCNN 在网络结构上没有任何变化(甚至更加简单了),textCNN 其实只有一层卷积,一层max-pooling,最后将输出外接softmax 来n分类。 ① 嵌入层 嵌入层就相当于CNN中的输...
这篇文章分享下NLP文本分类论文——Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification的学习笔记。 一、TextRCNN模型 TextRCNN利用预训练词向量、RNN以及最大池化等方法,建立文本分类模型。从卷积神经网络角度,RNN可以看作是卷积操作,所以模型名为RCNN。 1.预训练词向量 TextRCNN通过word2vec的skip-gram...
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
为了解决RNN、CNN两个模型各自存在的问题,论文Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification提出了一种叫做RCNN的模型架构, 用双向循环结构来尽可能多地获取上下文信息,这比传统的基于窗口的神经网络更能减少噪声,而且在学习文本表达时可以大范围的保留词序。
TextRCNN 模型说明 分析: 双向LSTM每一时刻的隐层值(前向+后向)都可以表示当前词的前向和后向语义信息,将隐藏值与embedding值拼接来表示一个词;然后用最大池化层来筛选出有用的特征信息。 原理图如下: 终端运行下面命令,进行训练和测试: python run.py --model TextRCNN ...
TextRCNN 模型说明 分析: 双向LSTM每一时刻的隐层值(前向+后向)都可以表示当前词的前向和后向语义信息,将隐藏值与embedding值拼接来表示一个词;然后用最大池化层来筛选出有用的特征信息。 原理图如下: 终端运行下面命令,进行训练和测试: python run.py --model TextRCNN ...
TextRCNN 顾名思义,对文本处理包含RNN 和 CNN的元素,其中CNN部分是用到了池化,RNN部分是考虑了上下文的因素 1.模型结构 RNN 部分: 拿上图中 x4举例, x4= [cl(w4),along,cr(w4)] , l 是left的缩写, r是right的缩写 对于cl(w4),有cl(w3) 和 stroll 指向它,所以可以看出 cl(w4) 是由 cl(w3) ...
TextCNN被Yoon Kim等人在《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》一文中提出,其模型结构如图所示。 TextCNN模型结构 TextCNN的详细过程原理图如下: plot_model()画出的TextCNN模型结构图如下: TextCNN的第一层为嵌入层。 获得单词嵌入向量的方式目前可以分为:预训练和“新训练”。预训练的词嵌入...
TextRCNN FastText HAN Highway Networks 简介# 通常,进行文本分类的主要方法有三种: 基于规则特征匹配的方法(如根据喜欢,讨厌等特殊词来评判情感,但准确率低,通常作为一种辅助判断的方法) 基于传统机器学习的方法(特征工程 + 分类算法) 给予深度学习的方法(词向量 + 神经网络) 自BERT提出以来,各大NLP比赛基本上...