红色:word2vec+CNN(max_pooling)在验证集上的准确率走势图 黄色和蓝色:word2vec+CNN(batch normalization & chunk max_pooling:2 chunk)在验证集上的准确率走势图 红色:word2vec+CNN(max_pooling) 在验证集上的Loss走势 黄色和蓝色:word2vec+CNN(batch normalization
前一篇文章分享了Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法,并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。这篇文章我们将继续巩固文本分类知识,主要讲解CNN实现中文文本分类的过程,并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。注意,本文以代码为主,文本分类叙述及算法原理推荐阅读前面的文章。基础性文章,...
基本上大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用。 例如:Naive Bayes,KNN,SVM,集合类方法,最大熵,神经网络等等。 2.8 深度学习文本分类方法 卷积神经网络(TextCNN) 循环神经网络(TextRNN) TextRNN+Attention TextRCNN(TextRNN+CNN) 本文采用的是卷积神经网络(TextCNN) 3.实践及结果 TextCNN网络概览图 3.1 实...
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文本分类实战(一)—— word2vec预训练词向量 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...
这次主要来讲一下TextCNN。 TextCNN[先上一波理论] 然后是[代码部分],小白的我表示看不懂,只能一行一行的去看,补充了注释和相关知识,在时间限时内表示没看完,就先放上看完的部分的理解了。 1.把数据划分为10折,每一折的类别分布与原数据分布相同
7. 8. 9. 基于tf-idf的文本分类见链接 短文本分类:电力95598工单分类实现 tensorflow版词向量分类 word2vec词向量 文本分类实现(TensorFlow版,算法TextCNN) 电气专业的计算机萌新:余登武,写博文不容易。如果你觉得本文对你有用,请点个赞支持下。谢谢。
使用fairseq-hydra-train进行模型训练，使用speech_recongnition模块进行语音识别；wav2vec2.0主要由CNN+...
本文是参考gaussic大牛的“text-classification-cnn-rnn”后,基于同样的数据集,嵌入词级别所做的CNN文本分类实验结果,gaussic大牛是基于字符级的; 进行了第二版的更新:1.加入不同的卷积核;2.加入正则化;3.词仅为中文或英文,删掉文本中数字、符号等类型的词;4.删除长度为1的词; 训练结果较第一版有所提升,验证...
本文是参考gaussic大牛的“text-classification-cnn-rnn”后,基于同样的数据集,嵌入词级别所做的CNN文本分类实验结果,gaussic大牛是基于字符级的; 进行了第二版的更新:1.加入不同的卷积核;2.加入正则化;3.词仅为中文或英文,删掉文本中数字、符号等类型的词;4.删除长度为1的词; ...