文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务,可用的模型非常多,相关的开源代码也非常多了.这篇博客用一个CNN模型,对新闻文本进行分类. 全部代码有4个模块:1.数据处理模块(命名为:cnews_loader.py) :2.模型搭建模块(命名为cnn_model.py):3.模型运行模块(命名为run_cnn.py):4.模型预测模块(命名为predict.py). GitHub地址:https://github.com/DengYangyong/Chinese_Text_Classificati

一.TextCnn的结构 1. 嵌入层(embedding layer) textcnn使用预先训练好的词向量作embedding layer.对于数据集里的所有词,因为每个词都可以表征成一个向量,因此我们可以得到一个嵌入矩阵\(M\),\(M\)中的每一行都是一个词向量 这个\(M\)可以是静态(static)的,也就是固定不变.可以是非静态(non-static)的,也就是可以根据反向传播更新 2.卷积池化层(convolution and pooling) 输入一个句子,首先对这个句子进行

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

https://github.com/MoyanZitto/keras-cn/blob/master/docs/legacy/blog/word_embedding.md 这个链接将带有embeding层的cnn实现及训练的过程讲的很清楚 构建好带有embedding层的textcnn模型后,model.fit时传入的x_train是二维的要训练的词对应的标号.下面的代码会将词进行标号. import keras.preprocessing.text as Tfrom keras.preproc

参考来源:https://blog.csdn.net/u012762419/article/details/79561441 TextCNN结构 TextCNN的结构比较简单,输入数据首先通过一个embedding layer,得到输入语句的embedding表示,然后通过一个convolution layer,提取语句的特征,最后通过一个fully connected layer得到最终的输出,整个模型的结构如下图: embedding layer:即嵌入层,这一层的主要作用是将输入的自然语言

一.什么是TextCNN? 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 二.TextCNN的结构 三.TextCNN的参数与超参数 四.TextCNN的变种 五.LeNet与TextCNN的区别 参考文献: [1]用Tensorflow实现CNN文本分类(详细解释及TextCNN代码解释)

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

1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN. 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 1.2 网络结构 TextCNN的详细过程原理图如下: TextCNN详细过程: Embedding:第一层是图中最左边的7

以下是阅读TextCNN后的理解 步骤: 1.先对句子进行分词,一般使用“jieba”库进行分词. 2.在原文中,用了6个卷积核对原词向量矩阵进行卷积. 3.6个卷积核大小:2个4*6.2个3*6和2个2*6,如上图所示:然后进行池化,对相同卷积核产生的特征图进行连接:再进行softmax输出2个类别. 1).这里对no-static进行阐述,表示在训练的过程中,词向量是可以进行微调的,也叫做fine-tuning. 4.为什么采用不同大小的卷积核,不同的感受视野,卷积核的宽取词汇表的纬度,有利

简介 TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征,这些特征在分类中占据着重要位置.论文所提出的模型结构如下图所示: 图1 可以看出TextCNN的结构还是比较简单的,下面我们分块介绍一下TextCNN. 输入层 首先是输入层,输入跟大多数深度学习在nlp方

​ 最近一直在研究textCNN算法,准备写一个系列,每周更新一篇,大致包括以下内容: TextCNN基本原理和优劣势 TextCNN代码详解(附Github链接) TextCNN模型实践迭代经验总结 TextCNN模型部署Tf-Serving实践总结 今天主要讲TextCNN的基本原理和优劣势,包括网络结构.如何更新参数以及应用场景等. 一. TextCNN 是什么 我们之前提前CNN时,通常会认为是属于CV领域,用于计算机视觉方向的工作,但是在2014年,Yoon Kim针对CNN的输入层做

1. 什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子.文档等)的标签或标签集合. 文本分类的应用非常广泛,如: 垃圾邮件分类:2分类问题,判断邮件是否为垃圾邮件 情感分析:2分类问题:判断文本情感是积极还是消极:多分类问题:判断文本情感属于{非常消极,消极,中立,积极,非常积极}中的哪一类. 新闻主题分类:判断一段新闻属于哪个类别,如财经.体育.娱乐等.根据类别标签的数量,可以是2分类也可以是多分类

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) 一.textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一:textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)(二) 调优模型的基本方法 大家如果跑过模型的话,不论是demo还是实际项目,通常的情况都是先跑一次看看效果,然后针对某些效果不好的地方做一些调优,俗称「调参狗」,调优有很多方法,基本的方法是:根据模型在测试集合的badcase 来分析有没有共性的问题,譬如做一个文本分类,我们在训练集上效果很好,但是测试集上,某

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

对于卷积神经网络的详细介绍和一些总结可以参考以下博文: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6483207.html https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78055192 这里记录的是结合网上资料的一些总结思考 卷积计算 矩阵的卷积,即两个矩阵对应位置的元素相乘后相加.这里是张量的卷积. 卷积层和池化层的作用 卷积层试图将神经网络中的每一小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征.池化层可以进一步

数据集是网上找的,已上传至我的 Github,项目完整地址:https://github.com/cyandn/practice/tree/master/text-classification 流程: 加载数据集,去停用词 使用 Keras 的 Tokenizer 将每一文本用数字表示 创建 TextCNN 模型,训练并预测 在 1080Ti 上 batch_size = 128 时每一 epoch 用时 2 s,跑 6.7 个 epoch 测试集准确率就到 1.0000 了 ..数据集太小太简

Text-CNN 1.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. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.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. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

一.import 包 import os import pandas as pd import csv import time import datetime import numpy as np import tensorflow as tf import re import sys from __future__ import print_function import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm 二.数据处理: 1.问题:将

原文地址: https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9ATextCNN%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8A%80%E5%B7%A7/ 对于文本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使用常见的简单模型做个baseline.对于文本分类而言f