TextRCNN 文本分类阅读笔记

TextRCNN 文本分类阅读笔记论文:recurrent convolutional neural networks for text classification 代码(tensorflow):https://github.com/roomylee/rcnn-text-classification/blob/master/rcnn.py 待续...…

Python 1行代码实现文本分类(实战笔记)，含代码详细说明及运行结果

Python 1行代码实现文本分类(实战笔记),含代码详细说明及运行结果一.详细说明及代码 tc.py ================================================================= #coding=utf-8 __author__ = 'huangzhi' #pip install textblob #需要安装 #python -m textblob.download_corpora #需要安装 from textblob.classifi…

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 TextRNN TextCNN TextRCNN FastText HAN Highway Networks 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 + 神经网络) 自BERT提出以来,各大NLP比赛基本上已经…

NLTK学习笔记(六):利用机器学习进行文本分类

目录一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类特征提取器和朴素贝叶斯分类器过拟合:当特征过多错误分析二.实例:文本分类和词性标注文本分类词性标注:"决策树"分类器三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后四.评估五.三种分类器的总结六.后记关于分类文本,有三个问题怎么识别出文本中用于明显分类的特征怎么构建自动分类文本的模型相关的语言知识按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练…

ULMFiT 阅读笔记

ULMFiT 阅读笔记概述这篇文章从文本分类模型入手,主要提出了两点:一是预训练语言模型在大中小规模的数据集中都能提升分类效果,在小规模数据集中效果尤为显著.二是提出了多种预训练的调参方法,包括Discriminative Fine-tuning(分层微调.我自己取的名字,下同),Slanted triangular learning rates(斜三角学习率),Concat pooling(拼接池化),Gradual unfreezing(逐层解冻),双向语言模型等. 模型本文以LSTM…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

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,…