textCNN

新闻文本分类-Task5

一个是CNN模型的应用TextCNN，另一个是RNN模型的应用TextRNN。
hongyesuifeng·2020-08-04 21:43

Datawhale-零基础入门NLP-新闻文本分类Task05

该任务是用Word2Vec进行预处理，然后用TextCNN和TextRNN进行分类。TextCNN是利用卷积神经网络进行文本文类，TextCNN是用循环神经网络进行文本分类。
樱缘之梦·2020-08-03 02:51

天池学习赛-NLP新闻文本分类（5/6）-Word2Vec+TextCNN模型

这次主要来讲一下TextCNN。TextCNN[先上一波理论]然后是[代码
DHuifang004·2020-08-01 10:00

TextCNN简单总结和尝试（未完待续）

目录Model1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层5.输出层关于demo的实现xi∈Rk，xi为k维word向量，与句子中的第i个word对应，一个长为n的句子可表示为：x1:n=x1⊕x2⊕...⊕xnxi:i+j指一系列相关联的wordsxi,xi+1,...,xi+j一个卷积运算包括一个过滤器w∈R(hk)，这个过滤器会被用到一个含h个words的窗口来产生一个新的特征比如：afeat
Shane恆·2020-07-30 04:55

TextCNN

首先导入了tensorflow与numpy包，然后代码主要是建立一个可复用的TextCNN类，类的初始化参数sequence_length：CNN需要固定输入与输出，所以每个句子的输入都是定长*词向量长度
Elodie-·2020-07-30 03:02

大规模文本分类网络TextCNN介绍

TextCNN网络是2014年提出的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，我自己在工作中也有探索其在实际当中的应用，今天总结一下。
gg-123·2020-07-30 01:10

textCNN原理与实战

一、CNN原理参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/4854801、激活函数——Relu优势：速度快减轻梯度消失问题稀疏性2、思路局部连接权值共享下采样3、网络结构1>层结构卷积层，pooling层，全连接层2>神经元卷积神经网络每层的神经元是按照三维排列的3>filterFeatureMaps通过filter获取，几套filter得到几个featu
默默沉淀·2020-07-29 20:28

自然语言处理之Textcnn

一、模型原理YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN。
Wenweno0o·2020-07-29 16:54

使用TextCNN+Word2Vec实现简历文本分类（一）

一、前言本人毕业实习和毕业设计的题目为“福建省高校专家专业领域分类算法的设计与研究”，目的是将福建省一本高校官网上公开的教师简历进行分类，分类到各个学科领域中去。相比于平常玩玩的编程，这个项目算是完成度比较高了，于是我决定写一篇博客，记录下来。如果有误欢迎指正。(●ω●)这个项目本质上是一个文本分类问题，数据是教师简历文本，标签是学科领域。经过一番调研，我决定用Word2Vec作为词向量的预训练模
Z-Jeff·2020-07-29 13:27

深度学习实战1----TextCNN文本分类

深度学习实战1----TextCNN文本分类前言大三课程作业时做的项目，但当时啥也不懂，跟着一篇博客瞎做的，好像那篇博客写的也有点问题。目前那篇博客也找不到了。
untilyouydc·2020-07-29 11:17

史上最小白之TextCNN 中文文本分类实战

但是bert啊，实在是太消耗计算资源了，本穷小子又买不起GPU服务器，只能使用colab进行学习，经常出现内存不够地情况，所以如果你也跟我一样没有比较好的GPU服务器，那么在做分类任务时，可以尝试选择TextCNN
Stink1995·2020-07-29 09:04

基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

from：https://www.jianshu.com/p/f69e8a306862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
xuxiatian·2020-07-29 09:09

解决tensorflow+gunicorn+flask的flag异常 UnrecognizedFlagError: Unknown command line flag

背景：TextCnn模型用tensorflow+flask+gunicorn搭建模型预测并发API生产环境，模型调用抛异常。
wangyueshu·2020-07-28 15:48

一张图帮你弄懂text-cnn

1、何为textcnn利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,那如何用卷积神经网络对文本进行分类呢。这里就tensorflow版本的textcnn源码分析一波。
shizhengxin123·2020-07-28 11:40

github的重要内容

DeconvolutionalParagraphRepresentationLearninghttps://github.com/dreasysnail/textCNN_public比赛：https:/
shelley__huang·2020-07-28 06:36

以TextCNN为例说明一维卷积工作详细过程

最近在写论文，刚好在用一维卷积，平常都是直接打印输入输出维度，然后进行各种操作，以前理解过一维卷积的详细过程，但时间一久，也忘记了，鉴于网上对一维卷积过程的描述过于混乱，没有一个比较统一且实践性的说法，这里以TextCNN
Xu_Wave·2020-07-28 05:01

[深度学习-实战篇]情感分析之卷积神经网络-TextCNN,包含代码

0.前言在“卷积神经网络”中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在之前的语言模型和文本分类任务中，我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列，并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。其实，我们也可以将文本当作一维图像，从而可以用一维卷积神经网络来捕捉临近词之间的关联。一.什么是TextCNNTextCNN是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由YoonKim在《Convol
茫茫人海一粒沙·2020-07-17 00:17

TextCNN的PyTorch实现

本文主要介绍一篇将CNN应用到NLP领域的一篇论文ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification，然后给出PyTorch实现论文比较短，总体流程也不复杂，最主要的是下面这张图，只要理解了这张图，就知道如何写代码了。如果你不了解CNN，请先看我的这篇文章CS231n笔记：通俗理解CNN下图的featuremap是将一句话中的各个词通过Word
数学家是我理想·2020-07-16 06:29

Pytorch基于TextCNN的中文电影评论情感分类

实验环境Pytorch1.4.0conda4.7.12JupyterNotebook6.0.1Python3.7数据集介绍来源豆瓣电影评论，数据集包括:训练集:包含2W条左右中文电影评论，其中正负向评论各占1/2。验证集:包含6K条左右中文电影评论，其中正负向评论各占1/2。测试集:包含360条左右中文电影评论，其中正负向评论各占1/2。预训练词向量:中文维基百科词向量word2vec。数据集链接
CR-Box·2020-07-14 17:13

TextCNN进行文本分类多标签分类

TextCNN数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/14qRe9cxtSS51anKOcpy6dA提取码：zygcTextCNN是卷积神经网络的一种(其实就是一个简单的神经网络
weixin_42813521·2020-07-12 12:30

TextCNN

本文选择使用2013年Kim提出的Text-CNN模型作为文本分类模型，在文本分类任务中，CNN模型已经能够取到比较好的结果，虽然在某些数据集上效果可能会比RNN稍差一点，但是CNN模型训练的效率更高。所以，一般认为CNN模型在文本分类任务中是兼具效率与质量的理想模型。下面我们先来看一下深度学习中样本数据的处理流程首先需要对待处理的文本（语料集）进行预处理，包括一些无用的网络标签和分词等。对分词后
朱雀至夜·2020-07-12 11:47

文本分类实战（三）—— charCNN模型

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AdversarialLSTM模型Transformer
weixin_30919919·2020-07-12 07:09

文本分类实战（四）—— Bi-LSTM模型

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AdversarialLSTM模型Transformer
weixin_30673715·2020-07-12 06:44

文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

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AdversarialLSTM模型Transformer
weixin_30300523·2020-07-12 05:54

浅谈Attention及Transformer网络

1.Transformer模型结构处理自然语言序列的模型有rnn，cnn（textcnn），但是现在介绍一种新的模型，transformer。
rosefunR·2020-07-11 22:31

文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量

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AdversarialLSTM模型Transformer
weixin_30925411·2020-07-10 19:02

charCNN、textCNN、BI-lstm、textRNN

一、charCNN1.要解决什么问题2.模型结构与设计思想（为什么这样设计）二、textCNN1.要解决什么问题输入一个[sequence,embedding_size]句子，对其进行分类；2.模型结构与设计思想
NanciZhao·2020-07-06 10:36

NLP系列——文本分类

目录1.TextCNN2.TextRNN3.TextRNN+Attention4.TextRCNNModel(nn.Module):def__init__(self,config):super(Model
qq_27668313·2020-07-02 17:10

2020.03.24-文本分类

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
MURKFREE·2020-07-02 12:08

中文文本情感分类（基于LSTM和textCNN）

中文新闻数据集负面文本：正面文本：数据文本都是用爬虫从网络上爬取的，由人工进行分类，在使用这些数据之前，需要先对文本进行预处理，预处理包括去除标点符号，停用词过滤和分词等，由于篇幅有限，这里就不放预处理代码了，处理完的数据如下：使用循环神经网络（LSTM）我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。首先导入所需的包或模块。imp
Divine0·2020-07-01 09:58

文本处理（六）——Text-CNN、Word2Vec、RNN、NLP、Keras、fast.ai

原文：https://www.jianshu.com/p/7f35a4b33f45Text-CNNText-CNN文本分类TextCNN是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由YoonKim在“ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification
修炼打怪的小乌龟·2020-07-01 05:47

Macadam自然语言处理(NLP)工具包(TextClassification, SequenceLabeling, RelationExtraction)

RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入;支持FineTune、FastText、TextCNN
Macropodus·2020-07-01 04:14

[深度学习] 自然语言处理 --- 文本分类模型总结

文本分类包括基于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fastText模型textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention
曾先森~~·2020-06-30 20:41

中文情感分析之TextCNN

中文情感分析之TextCNN综述情感分析方法基于情感词典的情感分析基于机器学习算法的情感分析文本分类模型TextCNN中文情感分析实践数据预处理文本数值化模型构建结果分析总结最近接了个业务需求，需要对论坛发帖进行情感分析
狮子HH·2020-06-30 08:25

深度学习模型保存与加载

/model/textcnn_model.h5')joblib.dump(tokenizer,'./model/tockenizer.p
xiedelong·2020-06-30 01:11

【简单总结】TextCNN的复习回顾

【简单总结】TextCNN原文链接：ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification1.简单介绍TextCNNTextCNN模型是由YoonKim
雾行·2020-06-29 12:04

深度学习自然语言处理模型实现大集合（精简版

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
人工智能与算法学习·2020-06-29 00:24

中文文本分类大概的步骤

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
weixin_30533797·2020-06-27 21:26

Deeplearning4j 实战 （13）：基于TextCNN的文本分类实现

EclipseDeeplearning4jGitChat课程：https://gitbook.cn/gitchat/column/5bfb6741ae0e5f436e35cd9fEclipseDeeplearning4j系列博客：https://blog.csdn.net/wangongxiEclipseDeeplearning4jGithub：https://github.com/eclipse
wangongxi·2020-06-27 13:14

使用textCNN进行文本分类的原理

CNN在计算机视觉领域取得了很好的结果，同时它可以应用在文本分类上面。文本分类的关键在于准确提炼文档或者句子的中心思想，而提炼中心思想的方法是抽取文档或句子的关键词作为特征，基于这些特征去训练分类器并分类。因为CNN的卷积和池化过程就是一个抽取特征的过程，当我们可以准确抽取关键词的特征时，就能准确的提炼出文档或句子的中心思想。卷积神经网络首次应用于文本分类可以说是在2014年YoonKim在“Co
vivian_ll·2020-06-27 11:32

卷积神经网络(TextCNN)在句子分类上的实现

尽管网上有些代码已经实现了使用CNN进行句子分类(TextCNN),但是是基于Theano来实现的，本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlowAPI,
小简铺子·2020-06-27 10:38

文本分类系列(1):textcnn及其pytorch实现

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textcnn原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN
BruceWu1234·2020-06-27 09:28

NLP学习之使用pytorch搭建textCNN模型进行中文文本分类

最近花周末两天时间利用pytorch实现了TextCNN进行了中文文本分类，在此进行记录。
持久决心·2020-06-27 07:07

Tensorflow版TextCNN主要代码解析

上一篇转载了一些大规模文本分类的方法，其中就有TextCNN，这篇博客就主要解析一下Tensorflow版TextCNN的主要代码。
YJ660·2020-06-27 07:30

2018.06.06论文：12个NLP分类模型

1概述1.1模型概览1.2各模型效果对比：1.4代码用法：2模型细节：2.1快速文本（fastText）介绍解释总结2.2文本卷积神经网络（TextCNN）2.3文本循环神经网络（TextRNN）2.4
最小森林·2020-06-27 02:54

文本分类方法综述

文本重点介绍五种相似性的度量方法：即TF-TDF，wordembeddingpooling，textCNN、textRNN模型，attentionnetwork、matchpyramid的深度学习方法。
zhenghao0114·2020-06-26 23:52

fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择 作者：机器人圈 / 微信号：ROBO_AI发表时间 ：2017-07-28 图：pixabay

fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。
starzhou·2020-06-26 14:10

利用CNN来做NLP（textcnn）

讲到nlp，我们常用的都是lstm/gru。举个例子，因为我们总会说，因为句子经过embdding后，句子为一个三维张量，假设为：（None,20,300）。其中20为timestep,也就是一个句子的单词个数，300为embdding维度。为了更深的理解句子，剖析句子语意，我们假设接上一层lstm（num_units=128，return_sequence=True）,那么输出的张量就为(Non
ssswill·2020-06-26 14:38

中文短文本分类实例三-TextCNN（Convolutional Neural Networks for Sentence Classification）

一.概述TextCNN（ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification）byYoonKim作为CNN在NLP文本分类任务上的经典之作，诞生于深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星的
Macropodus·2020-06-26 05:26

使用Tensorflow搭建并训练TextCNN模型，对文本进行分类

最近有学习关于文本分类的深度学习模型，最先接触的就是TextCNN模型，该模型看起来非常简单效果也非常好，在此简单记录下整个模型的搭建以及训练过程。
太阳花的小绿豆·2020-06-25 12:03
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