classConfig(object):'''配置参数'''def__init__(self,dataset,embedding):self.model_name='TextCNN'self.train_path=dataset+'/train.txt'self.dev_path=dataset+'/dev.txt'self.test_path=dataset+'/test.txt'self.class_list=[
pytorch实现textCNN 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 pytorch实现textCNN 1. 原理 2. 数据预处理 2.1 转换为csv格式 2.2 观察数据分布 2.3 由文本得到训练用的mini-batch数据 3. 模型 4. 训练脚本 5. main函数 6.引用 1. 原理 2014年的一篇文章,开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Ne...
freethinker 用最新NLP库Flair做文本分类 摘要: Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包,它在解决命名实体识别(NER)、部分语音标注(PoS)、语义消歧和文本分类等NLP问题达到了当前的最高水准。它是一个建立在PyTorch之上的NLP… 阿里云云栖...发表于云栖技术图...打开...
pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextCNN 模型说明 分析: 卷积操作相当于提取了句中的2-gram,3-gram,4-gram信息,多个卷积是为了提取多种特征,最大池化将提取到最重要的信息保留。 原理图如下: 终端运行下面命令,进行训练和测试: 训练过程如下: 训练及测试结果如下:使用CPU版本pytorch,耗时15分25秒,...
pytorch构建textcnn文本分类网络 本次将使用PyTorch实现中文文本分类。主要代码与上周篇基本一致,不同的是本次任务中使用了本地的中文数据。 步骤: 文本清洗(处理标点符号,特殊字符) 分词(jieba分词) 文本向量化 建模 导入库,加载数据 自定义数据迭代器函数 (coustom_data_iter):...
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的预训练模型 bert-base-chinese 实现tokenizer过程。更多与bert分词编码相关知识可以移步到这里查看。2. 数据加载器 数据加载器使用pytorch 的 dataset，关于DataSet更多知识可以移步到这里查看。# 定义数据加载器class Dataset(data....
由于PyTorch没有自带全局的最大池化层,我们可以通过普通的池化来实现全局池化。 class GlobalMaxPool1d(nn.Module): def __init__(self): super(GlobalMaxPool1d, self).__init__() def forward(self, x): # x shape: (batch_size, channel, seq_len) ...
pytorch实现自己的textCNN 对于初学深度学习的人来说,直接上手NLP的梯度较大。 首先,理解词向量就有一定的困难。关于词向量的的详细描述,可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》的解释。一个100列的词向量可以简单理解为有100个特征(feature)的向量,如同一个人有100个特征一样,这100个特征“完备”的...
一、架构图 二、代码实现 class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, config:TCNNConfig, char_size = 5000, pinyin_size=5000): super(TextCNN, self).__init__() self
在Pytorch中实现TextCNN，主要涉及卷积层的参数设定、池化操作的实现以及全连接层的构建。卷积操作的输入格式为[N, C_in, H_in, W_in]，输出格式为[N, C, H_out, W_out]，其中C表示输出通道数，H表示高度，W表示宽度。优势：TextCNN通过多层次的处理，能够有效地捕捉文本特征，实现高效且准确的...