NLP 的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。RNNs 是文本和语音分析的理想选择。最常用的 RNNs 是 LSTM。以上是循环神经网络的架构：“A”是一层前馈神经网络。如果我们只看右边，它确实会循环通过每个序列的元素。如果我们打开左
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2023-12-06 12:36:46
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一句话：先将文本分词做embeeding得到词向量, 将词向量经过一层卷积,一层max-pooling, 最后将输出外接softmax 来做n分类。 textCNN是什么TextCNN是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法。由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 中提出，是2014年
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2024-01-02 10:33:02
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谈到文本分类，就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。1 yoon kim 的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》。（20
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2023-11-27 10:13:57
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神经网络文本分类(二)02 基于RNN/LSTM的文本分类模型详解RNN天然具有时序性，因此成为文本分类模型最常用的模型。2.1标准RNN及其局限标准RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neura
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2023-08-01 13:16:46
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目录DAN(Deep Average Network)Fasttextfasttext文本分类fasttext的n-gram模型Doc2vecDAN(Deep Average Network)MLP（Multi-Layer Perceptrons）叫做多层感知机，即由多层网络简单堆叠而成，进而我们可以在输出层加入softmax，或者将输入层作为特征进行提取后，输入到SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯等传
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2023-07-04 15:49:32
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自己实践了一下，对神经网络作分类器有了初步了解。本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wik
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2023-08-07 10:41:32
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前言文本分类是自然语言处理中一个比较基础与常见的任务。咱也不谈传统的文本分类方法，就看看这个使用CNN是如何进行文本分类了，听说效果还不错。如果CNN不是很了解的话，可以看看我之前的文章：【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍 、【深度学习】卷积神经网络-图片分类案例(pytorch实现)，当然既然是一种深度学习方法进行文本分类，跑不了使用词向量相关内容，所以读者也是需要有一定词向量(也就是
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2024-02-19 11:43:48
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一、摘要用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型本质上是复杂的，并且在自然界中通常被视为黑匣子。本文通过利用ReLU-DNN中固有的局部线性模型，开发了一种用于解释卷积神经网络的文本分类问题的方法。CNN模型结合了通过卷积层嵌入单词的功能，使用最大池对它们进行过滤，并使用ReLU-DNN进行优化以进行分类。为了获得整体可解释的模型，来自ReLU DNN的局部线性模型系统通过最大池过滤器映射回适当的
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2023-12-12 15:00:25
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前言卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了很大的成绩，它的卷积和池化结构能很好提取图像的信息，而在 NLP 领域循环神经网络（RNN）则使用的更多，RNN 及其各种变种因拥有记忆功能使得它们更擅长处理上下文。但 NLP 领域很多方面使用 CNN 取得了出色的效果，比如语义分析、查询检索、文本分类等任务。这篇文章看看如何用 CNN 进行文本分类。模型结构模型结构可以通过下图一层层来看，总共由4部
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2023-12-06 22:07:27
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一. 摘要分类问题在很多资料中都称之为逻辑回归，Logistic Regression，其原因是使用了线性回归中的线性模型，加上一个Logistic二分类函数，共同构造了一个分类器。我们在本书中统称之为分类。神经网络的一个重要功能就是分类，现实世界中的分类任务复杂多样，但万变不离其宗，我们都可以用同一种模式的神经网络来处理。我们从最简单的线性二分类开始学习，包括其原理，实现，训练过程，推理过程等等
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2023-10-08 19:07:59
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假设，大家对于激活函数、损失函数、权重、偏置、反向传播算法都已经了解，文章只列出了网络结构和具体的tf代码实现，如果对这些概念不清楚，还请参看相关资料。代码已经上传到 https://github.com/zzubqh/TextCategorization =============请叫我分割线=============== 上篇文章得到的TF-IDF值虽然维数很大，好在只有10条数据，于是决
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2024-01-25 17:23:37
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目录机器学习基础1.线性回归梯度下降法代码训练结果 拟合效果2.感知器数据集代码 权重 损失变化分类效果 sigmoid函数3.非线性回归激活函数代码损失 拟合效果4.K-means聚类 K-means算法步骤 代码 聚类效果神经网络1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4
模型介绍CNN（Convolutional Neural Network）即卷积神经网络，本质上，CNN就是一个多层感知机，只不过采用了局部连接和共享权值的方式减少了参数的数量，使得模型更易于训练并减轻过拟合。在文本分类中，参考论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification https://arxiv.org/abs
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2023-12-15 11:52:46
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这篇博客是翻译Denny Britz写的使用卷积神经网络做文本分类并且在Tensorflow上面实现，作者已经授权翻译，这是原文。在这篇博客中，我们将实现一个类似于 Kim Yoon 论文中用于句子分类的卷积神经网络模型。论文中的模型在一系列文本分类任务（如情感分类）中获得了良好的分类性能，并成为新文本分类架构的标准基准。在阅读本文之前，我假设你已经学习了基本的卷积神经网络在自然语言处理中的知识。
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2024-01-12 21:34:00
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## 实现文本分类图神经网络的步骤
### 1. 数据准备
在实现文本分类图神经网络之前，需要先准备好用于训练和测试的数据集。一般来说，数据集应包含两部分：文本数据和对应的标签。
### 2. 文本数据的预处理
在开始训练之前，需要对文本数据进行一些预处理操作，包括去除特殊字符、分词、去除停用词等。这些预处理操作可以提高模型的效果和训练速度。
### 3. 构建图神经网络模型
图神经网络是一
原创
2023-10-15 05:52:55
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利用卷积神经网络的Text-CNN 文本分类简介TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文 (见参考[1]) 中提出. 是 2014 年的算法.图 1-1 参考[1] 中的论文配图在这里插入图片描述以下是阅读 TextCNN 后的理解步
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2024-01-10 14:53:12
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背景这是一篇15年的论文，引入递归的卷积神经网络来进行文本分类，没有人为设计特征，尽可能捕捉上下文信息，大大减少与传统的基于窗口的神经网络相比的噪声。同时使用一个自动判断哪些单词在文本分类中扮演的关键角色，以在文本中捕获关键组件的方法。1 介绍文本分类中关键问题是特征表示，这通常是基于单词 bag of words(bow 模型，词袋模型）。其中，unigrams、bigrams、 n-grams
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2024-01-30 01:00:56
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神经网络是一种通用机器学习模型，是一套特定的算法集，在机器学习领域掀起了一场变革，本身就是普通函数的逼近，可以应用到任何机器学习输入到输出的复杂映射问题。一般来说，神经网络架构可分为3类：1、前馈神经网络：是最常见的类型，第一层为输入，最后一层为输出。如果有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。它能够计算出一系列事件间相似转变的变化，每层神经元的活动是下一层的非线性函数。2、循环神经网络：各节点之间
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2023-08-27 10:08:42
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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。 文本分类的关键在于准确提炼文档或者句子的中心思想，而提炼中心思想的方法是抽取文档或句子的关键词作为特征，基于这些特征去训练分类器并分类。因为CNN的卷积和池化过程就是一个抽取特征的过程，当我们可以准确抽取关键词的特征时，就能准确的提炼出文档或句子的中心思想。 卷积神经网络首次应用于文本分类可以说是在2014年Yoon Kim
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2023-10-07 10:35:29
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《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》作者：Yoon Kim 单位：New York University 发表会议及时间：EMNLP 20141、文本分类简介文本分类，指的是给定分类体系，将文本分类到某个或者几个类别中。根据其目标类别的数量，文本分类涵盖了二分类、多分类、多标签分类等常见分类场景。文本分类是计算语言学
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2023-12-31 15:11:05
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