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。参考的github:https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch 2、数据集介绍 THUCNews数据集是根据新...
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...
假设有一个文本分类和命名实体识别的应用,该应用需要对一篇新闻报道进行分类和识别。在实现时,可以使用以下代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision.transformsastransformsclassTextCNN(nn.Module):def__init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):super(TextCNN, s...
TextCNN(文本卷积神经网络)是一种应用于自然语言处理(NLP)任务的卷积神经网络(CNN)模型。 TextCNN的基本结构包括以下几个部分: 嵌入层(Embedding Layer):将输入的文本序列转换为稠密的词向量表示。这些词向量可以是预训练的词向量(如Word2Vec、GloVe)或在训练过程中学习到的嵌入。 卷积层(Convolutional Layer):对嵌...
Transformer < RNN < CNN 。CNN最快这个容易理解,不过Transformer比RNN还要慢一些,有点意外,不过总体效率比较接近。 总结 从这个很简单的文本分类任务中,可以看到Bert的确效果很好,领先其他的词向量模型,此外从实验中我们还发现Bert收敛速度也很快,基本前面几个Epoch就差不多了,很稳定。 Bert在NLP领域是一个划时代的...
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。
另外每一路并行线路仍然需要序列计算,这也会拖慢整体速度。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。
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。
相较于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer在处理长序列数据时具有更好的并行性和学习能力。 二、Transformer模型在文本分类中的应用 在文本分类任务中,Transformer模型可以将输入文本转化为其对应的向量表示,再利用这些向量进行分类。具体而言,我们可以使用预训练的Transformer模型(如BERT或GPT)通过对...