使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect…

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的…

先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()…

tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(). 我们先来看一下这个接口怎么用. bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, #前向 rnn cell cell_bw, #反向 rnn cell inputs, #输入序列. sequence_length=None…

ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是“对象-关系-映射”的简称. 如果进行数据库迁移,不同数据库的sql语句是有差别的,而ORM是上层封装,只需按照指定的数据库引擎就可以翻译为相对应的sql语句,便于数据库迁移.但是它的效率不高. 不需要调用sqmysql,django的上层封装…

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9 Sentiment classification 情感分类 情感分类任务简单来说是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢或不喜欢他们正在谈论的这段文本. 情感分类 一个最大的挑战是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小标记的训练集也能构建一个不错的情感分类器. 问题引入 通过训练一个从x到y的映射得到一个情感分类器,只需要收集在社交媒体上顾客对你的评价,你就可以判断其对餐厅的情感是正面的还是负面…

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类 我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(…

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的…

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都…