这里将主要介绍我在比赛中用到的几个模型,从理论到代码实现进行总结,其中涉及CHI选择特征词,TFIDF计算权重,朴素贝叶斯、决策树、SVM、XGBoost等算法, 实现传统的文本分类并取得了不错的效果。 此外,还是用cnn卷积神经网络实现了中文的文本分类,效果要优于上述算法。 完整源码(包括冠军源码) 获取方式: 关注微信公众号...
在CNN模型中使用Tf-idf作为特征 是不常见的做法,因为Tf-idf主要用于文本分类和信息检索任务中。CNN(卷积神经网络)通常用于图像处理和自然语言处理领域,其中文本分类是其中一个常见的任务。 Tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于衡量一个词在文档中的重要性的统计方法。它通过计算词频和逆文档频...
因为最大池化保留了每一个小块内的最大值,所以它相当于保留了这一块最佳匹配结果(因为值越接近1表示匹配越好)。 CNN能够发现图像中是否具有某种特征。这也就能够帮助解决之前提到的计算机逐一像素匹配的死板做法。 ·全连接层 全连接层要做的,就是对之前的所有操作进行一个总结,给我们一个最终的结果。它最大的目...
顾名思义,最大池化就是取最大值,平均池化就是取平均值。 因为最大池化保留了每一个小块内的最大值,所以它相当于保留了这一块最佳匹配结果(因为值越接近1表示匹配越好)。 CNN能够发现图像中是否具有某种特征。这也就能够帮助解决之前提到的计算机逐一像素匹配的死板做法。 ·全连接层 全连接层要做的,就是对之...
引入双层注意力机制,一层用于与CNN结合构建子网络,使CNN学习项目文本中的重点内容;另一层以用户及项目特征向量作为输入数据,利用注意力机制为用户历史交互项目分配个性化权重,得到不同项目对当前预测偏好所起的作用。将推荐结果分组,以项目组的形式向用户展示推荐结果,增强推荐内容的有序性。
这就是计算IDF时取log的好处,避免极值导致的差异 2021-01-20 回复喜欢 极客澎湃 受教了 2021-04-26 回复喜欢 知乎用户v6SrCk 您好博主 一篇文本做了tfidf之后就是一个向量的表示了吗 那要是想用cnn去分类的话怎么行不通? 因为cnn需要矩阵的形式输入 2020-05-20 回复喜欢关于...
Deep Learnig(CNN和RNN结合) ;a. CNN特征提取; b. CNN特征+语句开头,单词逐个预测。 三.视频行为识别 1.问题定义 视频中在发生什么? 2.常用...; b.特征合并:Concatenate层(合并在一起形成更长的向量),Attention相乘(某些区域加强,某些区域削弱)。 c. 结果输出:连续语句输出 ...
文本分类,TF-IDF,卷积神经网络,注意力机制,长短期记忆网络文本分类是自然语言处理领域中的重要内容,常用于信息检索,情感分析等领域.针对传统的文本分类模型文本特征提取不全面,文本语义表达弱的问题,提出一种基于改进TF-IDF算法,带有注意力机制的长短期记忆卷积网络(Attention base on Bi-LSTM and CNN,ABLCNN)相结合...
word2vec CNN 文本分类 文本分类tfidf 因为工作中需要用到计算词语权重,进而作词与选择,思考了一下tf/idf。 首先还是简单介绍一下tf/idf。 这个概念最开始用于信息检索。tf表示term frequency,通常是指词频;idf表示inversed document frequency,是文档频率的倒数。计算方式如下:通常是对于一篇文档,统计某个词出现的...
TF-IDF 零:寒暄寒暄 昨天看了一天的CNN,结果被深度学习的深度给深深地深刻地深埋了(是叹服了),今天想换换脑子,去综结一下之前学习的《数学之美》里面介绍的算法和数学,下一篇再搞几篇深度学习的学习笔记。 一:TF-IDF简介 这个是用来提取文章或者网页关键字的算法,我们每一篇文章或者,都是有核心讨论主题,因此...