这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据.后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理. 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse,参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/342 两个文件 melt.py binary_classification.py 代码和数据已经上传到 https://github.com/ch…

  本文将会讲述如何实现多标签文本分类. 什么是多标签分类?   在分类问题中,我们已经接触过二分类和多分类问题了.所谓二(多)分类问题,指的是y值一共有两(多)个类别,每个样本的y值只能属于其中的一个类别.对于多标签问题而言,每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别.   举个简单的例子,我们平时在给新闻贴标签的时候,就有可能把一篇文章分为经济和文化两个类别.因此,多标签问题在我们的日常生活中也是很常见的.   对于多标签问题,业界还没有很成熟的解决方法,主要是因为标签之间可能会存在复杂的依赖关系…

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,…

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没…

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利…

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 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

背景介绍   文本分类是NLP中的常见的重要任务之一,它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型,使之具有一定的泛化能力,能够对新文本进行较好地预测.它的应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如垃圾邮件过滤.舆情分析以及新闻分类等.   现阶段的文本分类模型频出,种类繁多,花样百变,既有机器学习中的朴素贝叶斯模型.SVM等,也有深度学习中的各种模型,比如经典的CNN, RNN,以及它们的变形,如CNN-LSTM,还有各种高大上的Attention模型.   无疑,文本分类是一个相…

影评文本分类 文本分类(Text classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_text_classification主要步骤: 1.加载IMDB数据集 2.探索数据:了解数据格式.将整数转换为字词 3.准备数据 4.构建模型:隐藏单元.损失函数和优化器 5.创建验证集 6.训练模型 7.评估模型 8.可视化:创建准确率和损失随时间变化的图 IMDB数据集 包含来自互联网电影数据库的50000条影评文本 http…

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 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…