TextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络(CNN)模型，由Yoon Kim在2014年提出。它通过将卷积神经网络应用于自然语言处理任务，特别是文本分类，有效地捕捉了文本中的局部特征。一、主要特点 1. 词嵌入(Word Embedding): 将词汇映射到高维空间中的向量，这些向量能够捕捉词汇的语义信息。2. 卷积层(Convolutional Layer)...
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(最开始的地方还会有embedding层)。论文中提出的textCNN结构主要用于文本分类。 二. TextCNN TextCNN的整体框架结构如图1所示,首先...
import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_filters, kernel_sizes, dropout, num_classes): super(TextCNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.conv1 = nn.Conv2d(1, num_filte...
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...
对于TextCNN的详细的计算过程,如下图所示: 如上图所示,假设输入的文本为“I like this movie very much!”,假设每一个词的维度为d=5,则输入的特征大小为7×5,如图中设计6个卷积核,从上到下大小分别为:4×5,4×5,3×5,3×5,2×5和2×5,计算得到6个特征图,从上到下的大小分别为:4×1,4×1,5...
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，包含只有一层卷积,一层最大池化层, 最后将输出外接softmax 来进行n分类。模型结构：本文使用的数据集是 THUCNews 。二、文本分词与编码 1. 分词与编码器 这里使用bert的预...
TextCNN详解：TextCNN是一种用于文本处理的卷积神经网络模型，其核心在于对词向量的有效处理和卷积操作的应用。以下是TextCNN的详细解释：词向量输入：TextCNN的输入是分词后的词向量。这些词向量通常通过高质量的预训练模型获得，能够捕捉词汇间的语义关系。卷积层提取局部特征：TextCNN通过卷积层对词向量矩阵...
当前SOTA!平台收录 TextCNN 共 2 个模型实现资源。 1.2 DCNN DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)是在ACL 2014中提出的,主要用于对句子进行语义建模,以为后续的分类或生成任务奠定基础。模型采用动态的K—max pooling(取出得分top k的特征值)处理不同长度的句子,不依赖于解析树并且适用于任何语言,利用宽卷积...
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...
文本分类实战(二)—— textCNN 模型 1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型...