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

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

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

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

多路复用I/O模型poll() 模型 代码实现 poll()机制和select()机制是相似的,都是对多个描述符进行轮询的方式. 不同的是poll()没有描述符数目的限制. 是通过struct pollfd结构体,对每个描述符进行轮询的 struct pollfd fdarray { int fd;    /*文件描述符*/ short events; /*表示等待的事件*/ short revents;/*表示返回事件即实际发生的事件*/ }; 每一个pollfd结构体指定了一个被监视的文件描

Winsock 的I/O操作: 1. 两种I/O模式 阻塞模式:执行I/O操作完成前会一直进行等待,不会将控制权交给程序.套接字 默认为阻塞模式.可以通过多线程技术进行处理. 非阻塞模式:执行I/O操作时,Winsock函数会返回并交出控制权.这种模式使用 起来比较复杂,因为函数在没有运行完成就进行返回,会不断地返回 WSAEWOULDBLOCK错误.但功能强大.为了解决这个问题,提出了进行I/O操作的一些I/O模型,下面介绍最常见的三种: Windows Socket五种I/O模型——代码全攻

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

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CCJSON 是一款运行在macOS上 JSON 转模型代码工具,不再为复杂JSON数据写模型而烦恼,可识别嵌套模型,字典/数组,支持Swift/Objective-C,操作方便,极速转换.下载 效果展示 前往下载

function &m($model_name, $params = array(), $is_new = false) { static $models = array(); $model_hash = md5($model_name . var_export($params, true)); if ($is_new || !isset($models[$model_hash])) { $model_file = ROOT_PATH . '/includes/models/' . $model

今天看了Corotational模型的代码. 在Vega中,获得模型内力的方法是先构造一个ForceModel对象,再调用其对应方法. 对于Corotational模型,构造的流程为: 构造CorotationalLinearFEM  -> 构造CorotationalLinearFEMForceModel 获取内力时,调用顺序为: CorotationalLinearFEMForceModel::GetInternalForce -> CorotationalLinearFEM::Compu

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

我们将生产者.消费者.库存.和调用线程的主函数分别写进四个类中,通过抢夺非线程安全的数据集合来直观的表达在进行生产消费者模型的过程中可能出现的问题与解决办法. 我们假设有一个生产者,两个消费者来共同抢夺库存里的资源,而生产者和消费者都以线程来实现. 库存对象只有是唯一的才会出现抢夺一个资源的可能,所以为了使库存对象是唯一的,我们可以使用两种方法实现,单例模式和通过生产者和消费者的构造函数参数来初始化. 本次举例使用的是构造函数的方法,但代码中也注释出了单例模式的写法与使用. 先创建一个简单的生产

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jung-ho-park-HbnqEhMBpPM-unsplash.jpg toc: true date: 2020/8/11 12:40:20 disqusId: zhangxian categories: 数据竞赛 前言 这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛,详细讲解了整个数据处理流程,以及如何从零构建一个模型,适合新手入门. 赛题以新闻数据为赛题数据,数据集报名后可见并可下载.赛题数据为新闻文本,并按照字符

其实写过多次网络链接.但是因为换了工作,又没电脑在身边,所以以前的代码都没办法翻出来用. 所以从今天起,一些常用的代码只好放到网上. 公司有一个局域网的游戏.本来想用u3d的rpc就可以完成.但是后来说要传语音.于是只有写一个tcp. 目前完成的模块大的说就两块,网络和消息分发. 服务器有玩家池的管理. 网络部分没有想得很详细.因为是局域网,所以也不存在多大开销.如果有需要上千的需求,可能还要优化下代码结构以及锁. 有缘之人自取. 无论你干什么,我都没任何要求.唯一的要求,如果你发现有bug,或