下面是分类的主函数入口#!/usr/bin/envpythonimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportosimporttimeimportdatetimeimportdata_helpersfromtext_cnnimportTextCNNfromtensorflow.contribimportlearn#Parameters#==============

TextCNN#模型搭建self.filter_sizes=[2,3,4]#n-gramwindowself.out_channel=100self.convs=nn.ModuleList([nn.Conv2d

利用TextCNN对IMDBReviwe文本进行分类，数据集地址：https://pan.baidu.com/s/1EYoqAcW238saKy3uQCfC3w提取码：ilzeimportnumpyasnpimportloggingfromkerasimportInputfromkeras.layersimportConv1D

0.CauseIjustwannawakeupinthefleetinglight0.1アイスクリームみた溶けそう、その瞳にみつめられたなら新论文方向想好了，一个改进的TextCNN应用实例吧。

话说完之后你自己肯定也会觉得很不负责，我也是，开始以为这就是一个“垃圾”的简单模型，但是还是忍不住找到了paper拿来读一读，读完之后虽然没有大彻大悟，但是感觉这种思想算是吧RNN和CNN融会贯通了，当然这个模型也只是在textCNN

【NLP】天池新闻文本分类（五）——基于深度学习的文本分类2前言Word2Vec文本法Word2Vec词向量TextCNN文本分类TextRNN文本分类HAN文本分类前言本文是NLP之新闻文本分类挑战赛

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习词向量。

Skip-grams训练Wordpairsand"phases"对高频词抽样NegativesamplingHierarchicalSoftmax霍夫曼树HierarchicalSoftmax过程代码实现使用TextCNN

一、Word2Vec这次的NLP组队学习Task05为深度学习组队时间，分为Word2Vec，TextCNN，和TextRNN三个部分，下面介绍一下Word2Vec简单来说，Word2Vec实际上就是读单词的一次处理

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习

1.概要TEXTCNN是由YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification中提出的，其主要思想是将不同长度的短文作为矩阵输入

上一章节采用Word2Vec做向量表示，通过TextCNN以及TextRNN的深度学习模型来做文本分类。

TextCNN利用CNN（卷积神经网络）进行文本特征抽取，不同大小的卷积核分别抽取n-gram特征，卷积计算出的特征图经过MaxPooling保留最大的特征值，然后将拼接成一个向量作为文本的表示。

1、Word2Vec的使用和基础原理2、使用TextCNN、TextRNN进行文本表示3、使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量通过word2vec学习词向量。

参考资料：dw的demo：Word2Vec/TextCnn/TextRnnhttps://tianchi.aliyun.com/home/science/scienceDetail?

这一章节采用Word2Vec做向量表示，通过TextCNN以及TextRNN的深度学习模型来做文本分类。1.Word2Vec使用gensim训练word2vec设置随机种子。

解题思路：思路1：TF-IDF提取特征+SVM分类；思路2：训练FastText词向量并分类；思路3：训练Word2Vec词向量+TextCNN模型分类；思路4：训练Bert词向量并分类；思路5：B

Pytorch深度学习（7）--文本情感分类CNN1.文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）1.1一维卷积层1.2时序最大池化层1.3读取和预处理IMDb数据集1.4textCNN模型1.4.1

使用keras_bert来搭建模型#bertdefget_model():bert_model=load_trained_model_from_checkpoint(config_path,checkpoint_path)forlinbert_model.layers:l.trainable=TrueT1=Input(shape=(None,))T2=Input(shape=(None,))T=b

使用gensim训练word2vec本DEMO只使用部分数据，使用全部数据预训练的词向量地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1ewlck3zwXVQuAzraZ26Euw提取码:qbprimportloggingimportrandomimportnumpyasnpimporttorchlogging.basicConfig(level=logging.INFO,forma

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

目录1TextCNN1.1嵌入层(embeddinglayer)1.2ConvolutionLayer1.3PoolingLayer1.3.1One-MaxPooling1.3.2AveragePooling1.3.3K-MaxPooling1.3.4DynamicPooling

本章节主要研究内容：基于PyTorch深度学习工具来完成短文本分类知识点业务需求文本分类应用场景、技术方案以及挑战技术架构文本分析词向量CNN原理tensorboardX可视化项目实战：基于TextCNN

textCNN模型textCNN模型主要使用了一维卷积层和时序最大池化层。

除了模型不一样，其他部分和TextCNN实现过程都是一样的，可以参考下面的链接。这里就不详细解释了。

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textCNN模型详解https://www.cnblogs.com/bymo/p/9675654.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/77634533?

Pipeline读取评论数据和情感标签预处理文本数据创建数据迭代器建立神经网络模型加载预训练词向量训练模型模型评价LSTM对于给定序列{X1,X2,...,XT}\{\boldsymbolX_1,\boldsymbolX_2,...,\boldsymbolX_T\}{X1,X2,...,XT}，其中，Xt∈Rn×d\boldsymbolX_t\inR^{n\timesd}Xt∈Rn×d为时间步tt

1、模型原理TextCNN简介是CNN的一种变形，CNN(2011)主要运用于图片分类，YoonKim在论文《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification

TextCNN#模型搭建self.filter_sizes=[2,3,4]#n-gramwindowself.out_channel=100self.convs=nn.ModuleList([nn.Conv2d

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习词向量。

1.TextCNN结构图2.优化参数TextCNN模型中，超参数主要有词向量，RegionSize的大小，FeatureMap的数量，激活函数的选择，Pooling的方法，正则化的影响。

论文来源：“ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification”为了更好理解，以下图举例，实际参数值参考论文图中第一层输入为7*5的词向量矩阵，其中词向量维度为5，句子长度为7，然后第二层使用了3组宽度分别为2、3、4的卷积核，图中每种宽度的卷积核使用了两个。其中每个卷积核在整个句子长度上滑动，得到n个激活值，图中卷积核滑动的过程中没有使用pa

对于正常而言的CNN中的卷积核，textCNN的卷积核的宽度一般和词向量的维度一样，图上的维度是6。卷积核的高度一般设置为2-6的范围。

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

一，详细原理以及代码请看下面博客1.Imdb数据集情感分析之离散贝叶斯2.Imdb数据集情感分析之LSTM长短期记忆3.Imdb数据集情感分析之卷积神经网络-TextCNN4.Imdb数据集情感分析之BERT

我用TextCnn来做文本分类的任务，相比TextRnn，训练速度要快非常多，准确性也比较高。

基于TextCNN的电商产品短文本分类分类一直是数据科学界研究的重点问题，它被广泛地应用到生活的各个方面。伴随着电商行业的快速发展。商品的数量越来越多，需要对商品制定分类，便于找寻自己所需的商品。

最近在学pytorch，所以尝试使用pytorch实现textCNN，ps(git上有其他人textCNN的实现)。pytorch比tensorflow好的一个地方就在于好学，适合初学者。

往期回顾：NLP.TM[24]|TextCNN的个人理解NLP.TM[25]|CS224N学习小结NLP.TM[26]|bert之我见-attention篇NLP.TM[27]|bert之我见-positionalencodingNLP.TM

往期回顾：NLP.TM[22]|如何修正NLP问题的badcaseNLP.TM[24]|TextCNN的个人理解NLP.TM[25]|CS224N学习小结NLP.TM[26]|bert之我见-attention

【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。往期回顾：NLP.TM[18]|搜索中的命名实体识别NLP.TM[19]|条件随机场知识整理（超长文！）NLP.TM[20]|词权重问题NLP.TM[21]|语言模型发展思路NLP.TM[22]|如何修正NLP问题的badcaseTextCNN应该是NLP中非常经典的模型了，文本分类中他应该是深度学习方法的入门级方法，最

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1.卷积神经网络英文名称：(ConvolutionalNeuralNetwork)，简称CNN。由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，最早应用在图像处理当中，现在在自然语言处理应用也非常多。卷积神经网络示意图2.构成部分主要由5个部分组成：输入层，卷积层，激活层，池化层，全连接层，搞懂这5个层怎么

先看网络架构左边是一个textCNN,CNN丢出输出后，丢给LSTM，LSTM处理后，将所有的隐层加起来作为表征。而右边是一个CNN，CNN处理后把特征图（按图上理

Extrememulti-label就是说总的标签量非常多,成千上万甚至数百万.Extrememulti-labeltextclassification主要难点在于数据稀疏,并且计算量较大(标签太多).本文作者对textcnn

TextCNN是用来做文本分类的卷积神经网络，由于其结构简单，效果好，在文本分类、推荐等NLP领域应用广泛。

一个是CNN模型的应用TextCNN，另一个是RNN模型的应用TextRNN。