LSTM文本分类模型本文主要固定一个文本分类的流程。分为三个部分：数据处理。对分类文本数据集做简单的预处理。模型数据准备。处理上一步的结果，得到模型的输入样本。模型搭建和训练流程。模型使用BiLSTM；训练过程可以使用cpu或者GPU。traniner.py的use_cuda参数来控制。程序架构如下：主要包括一个原始的分类文件(头条新闻)。一个预处理脚本prepare_data.py一个数据处理脚
LSTM文本生成
一、概述1.主题：整个文本将基于《安娜卡列妮娜》这本书的英文文本作为LSTM模型的训练数据，输入为单个字符，通过学习整个英文文档的字符（包括字母和标点符号等）来进行文本生成。2.单词层级和字符层级的区别：1、基于字符的语言模型的好处在于处理任何单词，标点和其他文档结构时仅需要很小的词汇量，而且更加灵活。
2、语言模型的目标是根据之前的
使用RNN对MNIST手写数字进行分类。RNN和LSTM模型结构pytorch中的LSTM的使用让人有点头晕，这里讲述的是LSTM的模型参数的意义。1、加载数据集import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch.utils.d
文章目录前言一、LSTM凭什么可以替换RNN？二、LSTM的神秘之处是什么？三、一些细节1.脏数据2.dropout3.未知词条4.字符级建模5.使用one-hot向量6.数据集较小总结 前言前文提到过用CNN、RNN、来解决隐藏在文本背后的语义问题，进而进行模型的训练。LSTM在解决长距离文本存在的依赖。 LSTM在所有涉及时间序列、离散序列和NLP领域问题的应用中都取代了RNN。一、LSTM
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2023-10-20 07:03:53
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循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用1. Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSTM的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bidirectional)input_size：输
# PyTorch LSTM 文本分类实现
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM (长短时记忆网络) 来进行文本分类任务。如果您是一名刚入行的开发者，我将引导您了解整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概览
下表显示了整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建词汇表 |
原创
2023-08-10 05:01:31
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# LSTM文本分类简介及代码示例
随着自然语言处理（NLP）的发展，文本分类已成为NLP中的一个重要任务。文本分类是将给定的文本分配到预定义的类别中，它在情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域中有着广泛的应用。LSTM（长短时记忆网络）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型，在文本分类任务中也具有出色的性能。本文将介绍LSTM文本分类的原理，并提供一个基于PyTorch的代码示例。
## L
原创
2023-07-19 03:44:17
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一、搭建顺序可以大致分为下面几个步骤：数据预处理—>训练框架—>模型搭建—>模型调优 二、数据预处理基本步骤(1)定义域此时若是要用中文 则在tokennize中加入分词函数def tokenizer(text):
return list(jieba.cut(text))
text_field = data.Field(lower=True, tokenize
数据以及代码的github地址 说明：训练速度使用cpu会很慢 # 目标：情感分类 # 数据集 Sentiment140, Twitter上的内容 包含160万条记录，0 ： 负面， 2 ： 中性， 4 ： 正面 # 但是数据集中没有中性 # 1、整体流程： # 2、导入数据 # 3、查看数据信息 # 4、数据预处理： # &nb
LSTM是RNN的一种算法， 在序列分类中比较有用。常用于语音识别，文字处理（NLP）等领域。 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置。 本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用。用来给初步学习RNN的一个范例，便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下： 代码片段 ：&nb
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2023-06-14 21:18:58
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目录一、前期准备1.环境准备2.加载数据二、代码实战1.构建词典2.生成数据批次和迭代器3. 定义模型4. 定义实例5.定义训练函数与评估函数6.拆分数据集并运行模型三、使用测试数据集评估模型四、总结 ? 作者：[K同学啊]这是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。文本分类一般分为语料库、文本清晰、分词、文本向量化和建模这五步。
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2023-10-04 19:33:39
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1.数据的预处理 首先将文件读取出来并利用chinese_pre（）函数对中文文本数据进行预处理，去除一些不需要的字符，分词，去停用词，等操作。然后将预处理后的结果保存为新的文件。接着利用map函数将“体育”、“娱乐”等中文标签转化为数字标签。并存入文件。其中re.sub()、jieba.cut()。ma
本教程展示如何在torchtext中调用文本分类数据集，包括：AG_NEWS,SogouNews,DBpedia,YelpReviewPolarity,YelpReviewFull,YahooAnswers,AmazonReviewPolarity,AmazonReviewFull这个例子展示了如何用这些文本分类TextClassification数据集之一训练一个有监督学习算法。使用ngrams
改文章转载于作者：weixin_40001805 仅供学习参考！！！ 之前用bert一直都是根据keras-bert封装库操作的，操作非常简便（可参考苏剑林大佬博客当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势），这次想要来尝试一下基于pytorch的bert实践。最近pytorch大火，而目前很少有博客完整的给出pytorch-bert的应用代码，本文从最简单的中文文本分类入手，一步
前言最近在做实体抽取的时候，一篇文章大约有几千字，按照300字长度进行切割后，会生成数量不等的句子，若是句子少还行，句子多的情况下，则会对造成巨大的计算负担，因为一篇文章中存在关键词的段落是比较少的，为了减轻计算负担，让实体抽取模型仅对有实体的段落进行预测是最佳的选择。首先我是思考了前后各2个段落的方式进行句子筛选，然而偏偏有文章实体是出现在文章中间的，因此不得不考虑对段落进行筛选，采用关键词匹配
在上一篇笔记中，我们使用了所有常用的情感分析技术，成功地达到了大约84%的测试精度。在本笔记本中，我们将实现一个模型，得到可比的结果，同时训练效果明显更快，使用大约一半的参数。准备数据FastText论文的一个关键概念是，它们计算输入句子的n-gram，并将它们附加到句子的末尾。这里，我们用bi-grams。简单地说，bi-gram是在一个句子中连续出现的一对单词/标记。例如，在“how are
train.txt pos/neg各500条，一共1000条（用于训练模型）dev.txt pos/neg各100条，一共200条（用于调参数）test.txt pos/neg各150条，一共300条（用于测试）例如：下面是一个正面样本的例子。<Polarity>1</Polarity><text>sit back in one of those
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2020-08-16 00:46:00
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目录RNN基础循环神经网络（Recurrent Neural Networks）RNN的训练方法——BPTT算法（back-propagation through time）长期依赖（Long-Term Dependencies）问题LSTM（long short-term memory）LSTM 的核心思想逐步理解 LSTMLSTM 的变体GRU（Gated Recurrent Unit）双向R
简介主要内容包括如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入如何定义LSTM用训练好的LSTM进行文本分类代码导入相关库#coding=utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn
import numpy as np
from tensorflow.python.ops.rnn import stat
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2023-10-17 21:42:51
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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 Transform
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2023-07-31 21:55:38
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