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...
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...
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。它最大的目的是对特征图进行维度上的改变,来得到每个分类类别对应的概率值。
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。
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...
入门| CNN也能用于NLP任务,一文简述文本分类任务的7个模型 神经网络卷积神经网络 本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章(https://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twitter-using-word2vec-and-keras.html)的延伸内容。那时我建立了一个简单的模型:基于 keras 训练的两层前馈神经网络。用组成推...
text = '''前段时间回顾和学习了基于RNN+Attention与基于CNN+Attention的seq2seq模型:【NLP】seq2seq 由浅入深——基于Rnn和Cnn的处理方式,于是现在想找一些案例练练手。 seq2seq最常见的实践就是翻译,看看网上大多是什么英语到法语,到德语的一些案例。说实话,能不能整点能看懂的呢?或许大家都没有公开的语料...
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 推荐阅读 机器学习:生动理解TF-IDF算法 杨沐白 TF-IDF算法原理及其使用详解 TF-IDF(Term Frequency-inverse Document Frequency)是一种针对关键词的统计分析方法...