技术标签:NLP文本分类TextCNNTensorflow 一、模型主要思想 将CNN结构应用到文本分类中,使用不同尺寸的filter提取文本特征,从而捕获文本的局部信息。 二、模型结构 1.Embedding层:获得词的分布式表示; 2.卷积层:使用多个不同尺寸的filter对Embedding层的输出提取特征; 3.最大池化层:将不同长度的句子变为
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 ...
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。...
在进行文本分类时需要有标签的数据(labeledTrainData),数据预处理如文本分类实战(一)—— word2vec预训练词向量中一样,预处理后的文件为/data/preprocess/labeledTrain.csv。 3 textCNN 模型结构 textCNN 可以看作是n-grams的表现形式,textCNN介绍可以看这篇,论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classifica...
在深度学习的文本分类任务中,TextCNN是一种非常流行的模型。本文将探讨在随机模式下,基于字与基于分词的两种模型训练方式的对比,结合GPU环境下的训练过程与结果,分析两种模式的适用场景与优劣。 1. 随机模式下的训练过程 在随机模式下,模型的嵌入层(embedding)初始化为随机值,而不是使用预训练的词向量。这种方式的优...
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。
TextCNN模型可以分为以下4层。 词嵌入层:将每个词对应的向量转换成多维度的词嵌入向量,将每个句子当作一幅图像来进行处理。 多分支卷积层:使用3、4、5不同大小的卷积核,对词嵌入转换后的句子做卷积操作,生成大小不同的特征数据。 多分支全局最大池化层:对多分支卷积层中输出的每个分支的特征数据做全局最大池化...
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。
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...