CNN模型与RNN模型在结构和处理方式上也有很大不同。CNN模型使用卷积核来对输入特征图进行卷积操作,从而提取特征。RNN模型则使用递归结构来处理序列,可以捕捉序列中的时间序列关系。 6.1.3 Transformer与CNN的区别 Transformer模型与CNN模型在结构和处理方式上更加明显。Transformer模型使用自注意力机制和跨注意力机制来捕捉序...
文本分类系列(1):TextCNN及其pytorch实现 文本分类系列(2):TextRNN及其pytorch实现 TextRNN 尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现,但CNN有个最大问题是固定 filter_size 的视野,一方面无法建模更长的序列信息,另一方面 filter_size 的超参调节也很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作,而自然语言处理中更常...
在很多地方都看见CNN比较适用于文本分类的任务,事实上,从《Convolutional Sequence to Sequence Learning》、《Fast Reading Comprehension with ConvNets》等论文与实践报告来看,CNN已经发展成为一种成熟的特征提取器,并且,相比于RNN来说,CNN的窗口滑动完全没有先后关系,不同卷积核之前也没有相互影响,因此其具有非常高的...
文本分类实战(八)—— Transformer模型 1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM ...
三、文本分类模型-CNN、RNN、Transformer 1、TextCNN 2、BiLSTM+Attention 3、Transformer 一、项目介绍 1、背景介绍 基于pytorch框架,用TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、BiLSTM+Attention、DPCNN、Transformer、BERT算法实现了近几年比较主流的中文文本分类算法,并且在同一个数据集上比较了不同算法的分类准确率。
SRU 的测试速度为:在文本分类上和原始 CNN(Kim 2014)的速度相当,论文没有说 CNN 是否采取了并行训练方法。 其它在复杂任务阅读理解及 MT 任务上只做了效果评估,没有和 CNN 进行速度比较,我估计这是有原因的,因为复杂任务往往需要深层网络,其它的就不妄作猜测了。
利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料),利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)和之前介绍的不同,重构了些代码,为了使整个流
经典案例:文本分类 2、CNN(卷积神经网络) 时间:20世纪90年代末至21世纪初 关键技术:卷积运算和池化操作 处理数据:适合处理图像数据 应用场景:计算机视觉、图像分类、物体检测等 CNN是一种神经网络模型,它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的。卷积层可以提取图像中的局部特征,而池化层则可以减少特征的数量,提高...
分类输出:最后通过全连接层和Softmax层进行分类,输出各类别的概率。 TextCNN的网络结构 3.1 TextCNN的优点 高效提取局部特征:卷积操作能够有效提取不同n-gram范围内的局部特征,对于捕捉文本的局部模式非常有效。 并行计算:卷积操作和池化操作可以并行计算,相对于RNN等顺序模型,训练和推理速度更快。
X-Transformer的工作发表在KDD 2020中,主要针对的是极端多标签(Extreme Multi-label XML)文本分类问题,即给定输入文本,从大型标签集中返回最相关的标签。因此,X-Transformer也是聚焦于稀疏的巨大标签空间问题(XML-CNN、AttentionXML等),只不过方法是deep transformer结构。X-Transformer的架构如下图: ...