依次运行三个文件：cnews_loader.pycnn_model.pyrun_cnn.pycnews新闻文件夹下载路径： 密码:fmdq他们放在一个文件夹中，运行细节看每个文件说明。 cnews_loader.py为数据的预处理文件。 # coding: utf-8
#3.7运行OK
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cnews_loader.py为数据的预处理文件。
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2024-04-08 10:28:49
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文本分类包括基于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fastText 模型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 预训练模型一 fastText 模型fastText模型
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2024-08-20 18:00:02
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用Keras通过卷积神经网络（CNN）进行文本分类。文本分类是自然语言处理中的重要任务，能够将文本数据自动分类到预定义的类别中。CNN以其出色的特征学习能力，近年来在文本分类任务中取得了显著的进展。
### 背景定位
文本分类在社交媒体监测、情感分析、垃圾邮件检测等多个领域具有广泛应用。根据“论自然语言处理中的卷积神经网络的重要性”一文的定义：
> “卷积神经网络
介绍
文本分类是自然语言处理领域中的一个命题。SVM(Supported Vector Machine)，支持向量机只是其中的一个算法，另外还有贝叶斯算法、基于神经网络的分类算法、k-最近邻法等等。
libsvm是支持向量机算法的一个开源实现，是由国立台湾大学的Chih-Chung Chang and
原创
2011-11-24 11:49:54
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一、前言 文本分类不是生成式的任务，因此只使用Transformer的编码部分（Encoder）进行特征提取。如果不熟悉Transformer模型的原理请移步。 二、架构图 三、代码 1、自注意力模型 class TextSlfAttnNet(nn.Module): ''' 自注意力模型 ''' d ...
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2021-08-09 12:38:00
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一、架构图 二、代码实现 class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, config:TCNNConfig, char_size = 5000, pinyin_size=5000): super(TextCNN, self).__init__() self ...
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2021-08-09 12:31:00
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github地址：https://github.com/vivianLL/textClassification_Keras一、基于Keras的文本分类基本流程本文以CAIL司法挑战赛的数据为例，叙述利用Keras框架进行文本分类的一般流程及基本的深度学习模型。 步骤 1：文本的预处理，分词->去除停用词->统计选择top n的词做为特征词 步骤 2：为每个特征词生成ID 步骤 3：将文
一、架构图 二、代码 class TextBILSTM(nn.Module): def __init__(self, config:TRNNConfig, char_size = 5000, pinyin_size = 5000): super(TextBILSTM, self).__init__( ...
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2021-08-09 12:27:00
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作者 | Eric Fillion编译 | VK来源 | Towards Data Science文本分类是NLP最常见的应用。与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该...
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2022-08-09 06:37:31
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最近一段时间在写关于情感分析方面的论文，用到了SVM作为分类算法进行情感分类。
我选用了著名的SVM开源工具包libSVM,果然效果不错。由于LibSVM的输入语料格式有一定的要求。故有时候怎样把我们的训练语料转换成LibSVM的输入语料格式，是一个比较麻烦的事情。
在做这个的过程中我也遇到了挺多麻烦的事情的，比如刚开始的时候，我把同一类的样例放在了一个，出现的结果是libSVM无法进行准确分
原创
2010-03-06 19:37:00
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项目Github地址本篇博客主要介绍基于TextCNN的文本分类算法的原理及实现细节。目录1. 分类原理2. 实现细节1. 分类原理TextCNN可以从两个角度来解读，既可以把它看作但输入通道的2维卷积也可以把它看作多输入通道的1维卷积（其中词嵌入维度为通道维），二者其实是等价的。 如果把它看作一个单输入通道的2维卷积的话，它的分类流程就如上图所示。1）把输入文本中的词转换为其对应的词向
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2024-04-15 15:04:22
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cnn在计算机视觉领域取得了很好的结果，同时它可以应用在文本分类上面，此文主要介绍如何使用tensorflow实现此任务。cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类。输入是一个句子，为了使其可以进行卷积，首先需要将其转化为向量表示，通常使用word2vec实现。d=5表示每个词转化为5维的向量，矩阵的形状是[sentence_length × 5]，即[7&n
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2024-03-15 11:52:52
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众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。0.文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中
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2023-10-16 13:22:59
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什么是文本分类文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。常规步骤选择一个感兴趣的任务收集合适的数据集做好标注特征选择选择一个机器学习方法利用验证集调参可以多尝试几种算法和参数训练final模型Evaluate测试集机器学习算法这里简单介绍几个
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2024-05-08 11:45:48
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统计中文词语出现的次数以政府一号文件为例，统计出现的中文词语数量按照一定标准输出，如出现次数等需要解决中文分词问题，如：这是一门好课 ->这是 一门 好课 输入：2018年一号文件.txt输出：出现次数超过50次的词语，不包括换行。 #WordCount.py
import jieba #引入外部库
f = open("2018年一号
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2023-06-25 11:13:58
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【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）2018年Google提出了BERT[1]（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型，刷新了11项NLP任务的精度，在NLP领域掀起一波预训练（pre-training）模型热潮。通过对BERT、RoBERTa、GPT等预训练模型微调（fine-tunin
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2023-10-07 21:56:43
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首先说明使用的工具和环境：python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0（最好用Ubuntu） 关于环境的搭建只做简单说明，我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv)，并在虚拟环境中安装tensorflow。详细步骤可以查看tensorflow的官网。注：本文参考于 基于tensorflow
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2024-06-19 21:43:26
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文本数据的序列性使得RNN的循环迭代模式成为显而易见的选择，但如果我们把文本编码后的结果（Batch×sequence×embedding）看做一张图片，那么通过卷积的方式提取文本信息也理所当然。这就是TextCNN算法的初衷。TextCNN是一种高效的文本卷积算法，其可以捕捉相邻文本间的局部结构关系，同时卷积的特性又使得其支持并行操作。该算法在文本分类问题上的效果与TextRNN算法相当，因此被
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2024-03-21 10:39:22
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CNN介绍CNN是特殊的全连接层，包含两个特性：平移不变性和只和周边位置相关CNN用于处理图像，也可以处理文本和语音，处理图像时，基础的CNN不能解决旋转和放大缩小问题，因为神经网络输入是一行像素转换成向量，所以大小不同的同一张图片对于神经网络的输入是不一样的。常见的操作是卷积和pool(可以省略),卷积kernal_size不同决定了视野范围不同，pool有max,mean,相当于去除了奇数行和
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2024-04-15 15:06:14
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目录1. 分类原理2. 实现细节1. 分类原理ACL2017年中，腾讯AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。论文中提出了一种基于word-level级别的网络-DPCNN，由于之前介绍的TextCNN 不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系，而论文中DPCNN通过
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2024-04-09 08:06:14
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