TextCNN 是 Yoon Kim 在 2014 年提出的一种基于卷积神经网络(CNN)的文本分类模型。它通过卷积操作提取文本特征,实现高效分类,适用于情感分析、新闻分类等任务。 --- 核心思想与模型结构 TextCNN 的核心在于通过卷积层和池化层提取局部特征,最终进行分类: 嵌入层:将文本转化为词向量矩阵,可以利用预训练词向量(如 W...
在我们的场景中,文本数据量比较大,因此直接采用深度学习模型来预测文本类目的多标签,而TextCNN向来以速度快,准确率高著称。TextCNN的核心思想是抓取文本的局部特征:通过不同的卷积核尺寸(确切的说是卷积核高度)来提取文本的N-gram信息,然后通过最大池化操作来突出各个卷积操作提取的最关键信息(颇有一番Attention的味道...
最后,文本分类模型以 BERT 的出现明显呈现出两个不同的发展阶段,BERT 提出后(2019 年之后),单纯基于 RNN、CNN 改进的且效果比较突出的方法就比较少了。 一、CNN 卷积神经网络(CNN)最初用于图像分类,其卷积滤波器可以提取图片的特征。与RNN不同的是,CNN可以同时将不同内核定义的卷积应用于一个序列的多个块中。...
class TextCNN(nn.Module): #定义TextCNN模型 # TextCNN类继承了nn.Module类,在该类中定义的网络层列表必须要使用nn.ModuleList进行转化,才可以被TextCNN类识别。 # 如果直接使用列表的话,在训练模型时无法通过TextCNN类对象的parameters方法获得权重。 # 定义初始化方法 def __init__(self, vocab_size, embeddi...
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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 Bi-LSTM + Attention
随着自然语言处理技术的飞速发展,文本分类作为其中的基础任务,已经广泛应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件检测等多个领域。TextCNN,作为卷积神经网络(CNN)在文本处理领域的经典应用之一,凭借其高效、简洁的网络结构,在文本分类任务中展现出了卓越的性能。本文将深入
简介:TextRCNN、TextCNN、RNN…你都掌握了吗?一文总结文本分类必备经典模型(一) 三、RNN 递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)被广泛用于通过递归计算捕捉长距离的依赖性。RNN 语言模型学习历史信息,考虑到适合文本分类任务的所有单词之间的位置信息。首先,每个输入词都用一个特定的向量表示,使用词嵌入技术。然...
文本分类:2、经典Deep Learning方法 使用Deep Learning 自动从文本中提取特征,实现端到端的训练,效果也较好。常用的模型有Fasttext、TextCNN、DPCNN、TextRNN、TextRCNN、HAN、Transformer等。 腾讯Pytorch汇总版代码 NeuralNLP-NeuralClassifier、TF版代码1、Fasttext: 词向量计算 &文本分类fasttext核心 ...
1.2 xml文本解析 extract_text.py : 读取SogouCS_reduced文件夹下的文件,进行xml解析,得到每个新闻的content,并将其放在对应的分类文件夹下; split_text.py : 读取分类好的新闻预料(SogouCS_reduced_after文件夹下),采用jieba库进行分词,其中停用词表采用的是哈工大停用词表。