TEXTCNN

当GCN遇见NLP(一) Learning Graph Pooling and Hybrid Convolutional Operations for Text Representations，WWW

我也曾用过改进的textCNN进行文本分类，确实取得了不错的效果。随着技术的继续发展，Char-levelCNN在文本分类上一度取得了stateoftheart的效果。
五月的echo·2020-06-25 11:07

【NLP】文本分类TextCNN

一、理论二、代码TextRNN（tf2.0实现，主要使用其中的keras包）fromtensorflow.keras.layersimportDense,Embedding,Conv1D,Dropout,Flatten,MaxPooling1D,Input,concatenate###输入。#shape:(句子长度,)。##这一步的过程：假设180000个句子数据集，句子长度32，数据需处理成这种
h 　·2020-06-25 05:11

文本分类论文及pytorch版复现（一）：TextCNN

、模型2、代码importtorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassTextCNN(nn.Module):def__init__(self):super(TextCNN
Young Panda·2020-06-25 04:40

利用TextCNN对IMDB做文本分类

正文参考博客：IMDB预处理TextCNN模型1.下载kaggle数据集,并进行文本预处理：#导入相应的包importpandasaspdimportwarningsimportreimportmatplotlib.pyplotaspltfromnltk.stemimportWordNetLemmatizerfromnltk.corpusimportstopwordsfromkeras.prepr
popofzk·2020-06-24 20:03

深度学习自然语言处理模型实现大集合

资源整理自网络，带链接源地址：https://github.com/graykode/nlp-tutorial从NLP中的第一个语言模型NNLM开始，逐步包括RNN，LSTM，TextCNN，Word2V
lqfarmer·2020-06-24 09:51

TextCNN-基于卷积神经网络的文本分类

1简述    在没有监督数据的时候，采用无监督算法的方式可以计算两句话的相似度，即通过一些因子，比如语序、词性、共现词比例等等进行打分，最后通过加权计算的方式得到最终的相似分值，最终结果主要依赖因子即特征的提取和加权公式的设计，相关项目可以参考KaggleQuora比赛华人第一名的解决方案，里面有一些优秀的可借鉴特征。    但是最终想要更好的效果必然要使用到有监督的算法，而现有较好的技术便是Te
233彭于晏·2020-06-24 01:57

ALBERT真的瘦身成功了吗？

前言最近在项目中使用BERT更新了服务久矣的TextCNN，但更新之路较为崎岖。
233彭于晏·2020-06-24 01:57

【PaddleHub创意赛】APP评论情感分析

项目链接无意中测试了一下paddlehub的情感分析的（唯一的三分类模型）预训练模型emotion_detection_textcnn，发现英文的准确度好像没有中文高？
吹散的友谊·2020-06-23 14:48

NLP——文本分类模型（一）

通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。
隔壁的NLP小哥·2020-06-23 13:34

pytorch模型训练步骤

讲解代码textcnn模型1.加载conf文件x=import_module('models.'
勿在浮沙筑高台LS·2020-06-22 16:28

二分类问题：基于BERT的文本分类实践！附完整代码

文本分类有fasttext、textcnn等多种方法，但在Bert面前，就是小巫见大巫了。推荐评论展示指的是从众多用户评论中选出一个作为店铺的推荐理由，以希望更多的人点开这个店铺。
Datawhale·2020-06-21 19:23

自然语言处理（NLP）语义分析--文本分类、情感分析、意图识别

将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN
数说·2020-06-21 12:11

文本分类概述（nlp）

将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN
yealxxy·2020-06-21 09:26

NLP文本分类入门学习及TextCnn实践笔记（一）

当前进展：研究了两周，完成文本预处理、wordembedding、TextCnn模型训练、API封装等代码工作，模型效果调优、验证中。计划以笔记的形式记录几篇博客。
wangyueshu·2020-06-20 21:22

pytorch(分布式)数据并行个人实践总结——DataParallel/DistributedDataParallel

pytorch的并行分为模型并行、数据并行源码详见我的github:TextCNN_parallel，个人总结，还有很多地方理解不到位，求轻喷。
fnangle·2020-05-14 14:00

文本分类V1

outline什么是文本分类特征工程+分类器TextCNN什么是文本分类文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合,其应用非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类
Ginger_Wu·2020-04-07 21:41

word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战）

首先看一张图，这是来自炼数成金的讲师Ben关于深度学习框架tensorflow课程中的一张图，这就是textcnn的结构，这张图更加的言简意赅，一般理解了这张图就基本掌握了nlp的深度学习分类的方法；简单总结一下
wsg_fun·2020-04-07 00:00

基于深度学习的情感分析

CNNTextCNNFastText+TextCNNCNN+RNN...RNNTextRNNRNN+CNNLSTM/GRU+RCNNSeq2Seq+Attention...二、模型（基于Keras）1、TextCNN
crazysheng·2020-04-03 21:58

使用 bi-LSTM 对文本进行特征提取

一、TextCNN核心部分代码如下，这里主要关注LSTM类的内容。
蓝天白云bubble·2020-04-02 11:40

广告行业中那些趣事系列7：实战腾讯开源的文本分类项目NeuralClassifier

虽然实际项目中使用BERT进行文本分类，但是在不同的场景下我们可能还需要使用其他的文本分类算法，比如TextCNN、RCNN等等。
数据拾光者·2020-03-22 10:00

使用 CNN 对文本进行特征提取

一、TextCNN核心部分代码importtorchimporttorch.nnasnnclassTextCNN(nn.Module):def__init__(self,embedding_dim,n_filters
蓝天白云bubble·2020-03-20 09:46

Python快速入门学习笔记：第六天

这个是为准备考研复试，希望做一个textCNN文本情感分析打语言基础的自学笔记，博主本身本科非计算机专业，如果网友们有幸看见本文，博客中内容如有疏漏，不吝赐教第8节文件8.1从创建文件对象开始  创建文件对象可以使用
Panda不姓潘·2020-03-14 23:58

Mac 运行python+tensorflow程序

原来我们文本分类采用的贝叶斯模型，也有很多人使用TEXTCNN方法做文本分类，感觉效果应该优于贝叶斯原理，个人觉得因为贝叶斯有一个强的前置条件是各个特征之间是独立的，可能实际情况不一定如此。
snow_14b5·2020-02-09 02:14

文本分类方法总结

）用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类KNNSVM最大熵2深度学习的文本分类方法2.1文本的分布式表示：词向量（wordembedding）2.2深度学习文本分类模型2.2.1fastText2.2.2TextCNN2.2.3TextR
一枚小码农·2020-01-17 15:42

吾爱NLP(4)—基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

深度学习在文本分类中的鼻祖-TextCNN1.文本分类转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
流川枫AI·2020-01-07 15:10

【NLP实践】使用pytorch进行文本分类——ADGCNN

前言在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。
黑白象·2019-12-12 17:24

卷积

一个卷积层的输出尺寸变换公式:cnn.jpg1.文本处理中卷积核的尺寸问题在图像处理中卷积核都是3x3或者5x5,即高宽都是相等的,但是在文本处分类理中卷积核的大小一般是3乘以embeding_size,使用TextCNN
EnjoyWT·2019-12-08 10:14

TextCNN 应用与详解（备忘）

TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限
数据智能谷·2019-10-18 18:33

文本分类（TFIDF/朴素贝叶斯分类器/TextRNN/TextCNN/TextRCNN/FastText/HAN）

目录简介TFIDF朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器TextRNNTextCNNTextRCNNFastTextHANHighwayNetworks简介通常，进行文本分类的主要方法有三种：基于规则特征匹配的方法（如根据喜欢，讨厌等特殊词来评判情感，但准确率低，通常作为一种辅助判断的方法）基于传统机器学习的方法（特征工程+分类算法）给予深度学习的方法（词向量+神
西多士NLP·2019-10-18 16:00

Bert应用于POI类型分类

尝试一：基于TextCNN的POI分类效果：训练速度快（在普通CPU上就可以跑）、效果不错，在500分类中的准确率为75%尝试二：基于BiLSTM+ATTENTION的POI分类效果：与TextCNN相比准确率差不多
想赚钱的雷大·2019-10-10 16:18

文本分类深度学习算法：FastText、TextCNN、TextRNN、RCNN、HAN

文本分类深度学习算法：FastText、TextCNN、TextRNN、RCNN、HAN、bert等这里综述了一些常用的关于文本分类的深度学习算法，其中包括：FastText、TextCNN、TextRNN
樱与刀·2019-09-08 20:25

TextCNN的优化经验Tricks汇总

 前言：本篇是TextCNN系列的第三篇，分享TextCNN的优化经验前两篇可见：文本分类算法TextCNN原理详解（一）TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub地址)（二） 调优模型的基本方法
ModifyBlog·2019-09-06 08:00

TextCNN的优化经验Tricks汇总

 前言：本篇是TextCNN系列的第三篇，分享TextCNN的优化经验前两篇可见：文本分类算法TextCNN原理详解（一）TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub地址)（二） 调优模型的基本方法
ModifyBlog·2019-09-06 08:00

TextCNN的优化经验Tricks汇总

 前言：本篇是TextCNN系列的第三篇，分享TextCNN的优化经验前两篇可见：文本分类算法TextCNN原理详解（一）TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub地址)（二） 调优模型的基本方法
ModifyBlog·2019-09-06 08:00

TextCNN 代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)

前言：本篇是TextCNN系列的第二篇，分享TextCNN的代码前两篇可见：文本分类算法TextCNN原理详解（一）一、textCNN整体框架1.模型架构图一：textCNN模型结构示意2.代码架构图二
ModifyBlog·2019-09-02 10:00

textRNN & textCNN的网络结构与代码实现！

1.什么是textRNNtextRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。文本分类的应用非常广泛，如：垃圾邮件分类：2分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件情感分析：2分类问题：判断文本情感是积极还是消极；多分类问题：判断文本情感属于{非常消极，消极，中立，积极，非常积极}中的哪一类。新闻主题分类：判断一
mantch·2019-08-27 08:00

bert获取词向量做textcnn文本分类

BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量下面介绍获取词向量的方法获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service，具体使用方式如下。环境要求：python版本>=3.5,tensorflow版本>=1.10相关包的安装：pipinstallbert-serving-serverpipinstallbert-serving-client下载训练好的BERT中文模型：https
hufei_neo·2019-08-13 15:59

【原创】文本分类算法TextCNN原理详解（一）

最近一直在研究textCNN算法，准备写一个系列，每周更新一篇，大致包括以下内容：TextCNN基本原理和优劣势TextCNN代码详解（附Github链接）TextCNN模型实践迭代经验总结TextCNN
ModifyBlog·2019-08-08 09:00

利用word2vec词向量做textcnn的文本分类

思路如下：读取数据数据的y值处理把文本做word2vec模型文本分词把分完的词做word2vec向量映射建立神经网络模型，并训练预测直接上代码：importpandasaspdimportnumpyasnpimportjiebaimportreimportmultiprocessingfrommultiprocessingimportPoolfromkeras.utilsimportto_cate
hufei_neo·2019-08-07 11:00

使用Pytorch进行文本分类——TextCNN

目录网络结构代码实现实践总结相关文章网络结构代码实现classTextCNN(nn.Module):def__init__(self,config:TCNNConfig,char_size=5000,pinyin_size=5000):super(TextCNN
dendi_hust·2019-08-02 16:21

NLP比赛心得

原文链接：http://www.cnblogs.com/rise0111/p/11288481.html现如今，深度学习方法成了解决nlp任务的首选方案，比如textCNN、LSTM、GRU、BiLSTM
baihuang2797·2019-08-02 14:00

关于pytorch在使用torch.nn.functional.cross_entropy的注意点

在使用pytorch实现textcnn进行文本分类时，参考了别人的代码(keras)，在使用torch.nn.functional.cross_entropy纠结了很久，最后发现的下面的文章：https
David_Hdw·2019-07-30 23:59

NLP - TextCNN

1.word2vec(word2Vec来源和原理)2,Text-CNN文本分类(转自：Text-CNN文本分类）Text-CNN合理性：深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就，在NLP也是可以的，卷积具有局部特征提取的功能，所以可用CNN来提取句子中类似n-gram的关键信息。在图像数据处理时，CNN使用的卷积核的宽度和高度是一样的，但是在text-CNN中，卷积核的宽度是与词向量
Jessie_83bf·2019-07-26 11:58

TextCNN原理记录

最近在做基于深度学习的文本分类，目前常见的神经网络主要有CNN和RNN，相对来说CNN的速度较快。在这里对于CNN用于文本分类的理解做一下记录，主要基于论文和网上的一些参考资料。一、论文原件论文题目：ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification作者：YoonKim论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1408.5882
崔昕阳·2019-07-19 12:44

深度学习算法原理——TextCNN

论文地址：ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification这篇文章是首次将CNN模型应用在文本分类中，在我的工作中，也是经常需要使用到TextCNN
zhiyong_will·2019-06-29 16:21

【论文阅读笔记】A Sensitivity Analysis of (and Practitioner Guide to) Convolutional Neural Networks for Sent

本文对TextCNN（原论文：ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification）做了大量调参实验，给出了很多使用TextCNN进行文本分类的具体建议
cskywit·2019-06-21 10:43

文本分类算法TextCNN，TextRNN

1.TextCNN1.1相关代码下载https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tfhttps://github.com/gaussic/
筱楠girl·2019-05-31 14:31

一文读懂深度学习：从神经元到BERT

NeuralNetwork)4、深度学习网络（MultilayerPerceptron）5、全连接网络与卷积网络6、卷积网络(CNN)7、循环神经网络(RNN)8、长短期记忆网络(LSTM)9、文本卷积网络(TextCNN
Pysamlam·2019-05-30 15:00

深度学习 | TextCNN论文与学习历程

其中内容主要包括环境搭建，感知机，多层感知机，Dense，激活函数，损失函数,卷积神经网络，TextCNN，词嵌入，优化器，数据预处理等内容。实验环境为j
MGsniper·2019-05-28 21:32

NLP基础实验⑧：TextRNN

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。
NLP_victor·2019-05-26 20:29
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