深度学习-08(PaddlePaddle文本分类)

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深度学习-06(PaddlePaddle体系结构与基本概念[Tensor、Layer、Program、Variable、Executor、Place]线性回归、波士顿房价预测)

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Python深度学习案例2--新闻分类(多分类问题)

本节构建一个网络,将路透社新闻划分为46个互斥的主题,也就是46分类案例2:新闻分类(多分类问题) 1. 加载数据集 from keras.datasets import reuters (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) 将数据限定在10000个最常见出现的单词,8982个训练样本和2264个测试样本 len(train_data) 8982 len…

fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr…

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

[转] 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

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深度学习与NLP简单应用

在深度学习中,文本分类的主要原型:Text  label,坐边是输入端“X”,右边是输出端“Y”.行业baseline:用BoW(bag of words)表示sentences(如何将文本表达成一个数字的形式),然后用LR或者SVM做回归.中英文做自然语言处理主要区别,中文需要分词(启发式Heuristic, 机器学习.统计方法HMM.CRF))深度学习:从端到端的方式,以不掺和人为的计算,从X到Y暴力粗暴的学习.通过很隐层(包含大量线性和非线性的计算)试图模拟数据的内在结构.新手推荐用kr…