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),从而能够更好地捕捉局部相关性。 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文本分类技术是
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文本分类(1) 苏辄 俱往矣,数风流人物,还看今朝 来自专栏 · nlp 4 人赞同了该文章 一、原理流程 图1 原理流程图 1.模型结构(对应上图原理流程图) 假设有一个模型结构如下: saved_trained_model: TextCNN( (embedding): Embedding(102006, 50) #词汇表=102006,embedding_dim=50,意味着每个词映射为...
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...
Text-CNN 文本分类 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. 图1-1 参考[1] 中的论文配图 图1-2 网络盗图...
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” 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情感分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分...
Pytorch TextCNN实现中文文本分类(附完整训练代码) 一、项目介绍 本篇将分享一个NLP项目实例,利用深度学习框架Pytorch,构建TextCNN模型(也支持TextCNN,LSTM,BiLSTM模型),实现一个简易的中文文本分类模型;基于该项目训练的TextCNN的文本分类模型,在THUCNews数据集上,训练集的Accuracy 99%左右,测试集的Accuracy在88.36%左...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它能够理解和生成自然语言文本。BERT在各种NLP任务中表现出色,包括文本分类、命名实体识别和问答等。TextCNN(Convolutional Neural Network for Text)是一种卷积神经网络模型,专为文本数据设计。它通过卷积操作捕捉文本中的...
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《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2. 算法原理 2.1. 卷积神经网络...