RNN 循环神经网络系列 2：文本分类在第一篇文章中，我们看到了如何使用 TensorFlow 实现一个简单的 RNN 架构。现在我们将使用这些组件并将其应用到文本分类中去。主要的区别在于，我们不会像 CHAR-RNN 模型那样输入固定长度的序列，而是使用长度不同的序列。文本分类这个任务的数据集选用了来自 Cornell 大学的语句情绪极性数据集 v1.0，它包含了 5331 个正面和负面情绪的句
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2024-07-30 17:14:45
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第六章文本的情感分析研究 6.1引言传统上的文本分类往往关注于把文本映射到给定的主题，如体育，经济，政治等[122]。然而，近些年来对文本非主题分析的兴趣不断增加，Biber[123]的工作把文本就其来源和体裁风格(style)的不同进行分类，如作者，出版社和母语背景等。在诸如web网页，新闻组和在线新闻数据库这样的在线文本中，有大量隐含的信息可以利用，而在这些可用的信息中，一种有用的信
Tensorflow+RNN实现新闻文本分类加载数据集数据集cnew文件夹中有4个文件：1.训练集文件cnews.train.txt2.测试集文件cnew.test.txt3.验证集文件cnews.val.txt4.词汇表文件cnews.vocab.txt新闻文本共有10个类别，65000个样本数据，其中训练集50000条，测试集10000条，验证集5000条。输入:从txt文本中输入的数据为新闻
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2024-02-08 13:27:50
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本文讲述如何使用scikit-learn的KNN工具对文本进行分类。 关于KNN K-近邻算法，简称KNN（k-Nearest Neighbor），是一个相当简单的分类/预测算法。其主要思想就是，选取与待分类/预测数据的最相似的K个训练数据，通过对这K个数据的结果或者分类标号取平均、取众数等方法得到待分类/预测数据的结果或者分类标号。 关于KNN，笔者在浅入浅出：K近邻算法有较为详细的介绍。
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2024-08-12 10:59:30
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在上一个教程中， 中我们使用RNN网络对名字所属的语言进行分类。这一次我们会反过来根据语言生成名字。 > python sample.py Russian RUS
Rovakov
Uantov
Shavakov
> python sample.py German GER
Gerren
Ereng
Rosher
> python sample.py Spanish SPA
Sall
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl目标 上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型。但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务。具体包括:添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示。添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文
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2024-01-01 20:07:47
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文章目录生成训练数据构建TextRNN开始训练构建训练数据集训练三件套：模型，loss，优化器开始训练完整代码 生成训练数据这里使用随机数生成训练数据，大家在自己写的时候只需要替换这里就OK了：def get_total_train_data(word_embedding_size, class_count):
"""得到全部的训练数据，这里需要替换成自己的数据"""
impor
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2024-03-07 17:12:23
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文章目录一、简介二、模型结构1.Word Representation Learning2.Text Representation Learning3. 代码实现4. 参考 文章：recurrent convolutional neural networks for text classification 文章链接：http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/A
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2024-05-13 10:10:13
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本文从数据集到最终模型训练过程详细讲解RNN，教程来自于作者Sean Robertson写的教程，我根据原始文档，一步一步跑通了代码，下面是我的学习笔记。任务描述从机器学习的角度来说，这是个分类任务。具体来说，我们将从18种语言的原始语言中训练几千个名字，并根据测试集的名字来预测这个名字来自哪一种语言。数据集下载地址：https://download.pytorch.org/tutorial/da
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2023-09-19 06:17:53
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在最左边的输出层有两个channel，每个channel是一个二维的矩阵，矩阵的列的长度等于语句sentence的长度（也就是sentence中的单词个数，通过padding使得待分类的每个sentence都有相同的长度），矩阵的行向量表示每个单词的向量形式，文中作者使用了word2vec工具初始化了，也就是每个单词都做了embedding。两个channel在初始化的时候是一样的，而之所以使用了
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2024-03-26 11:02:08
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数据读取赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('../data/train_set.csv', sep='\t', nrows=100)这里的read_csv由三部分构成：读取的文件路径，这里需要根据改成你本地的路径，可以使用相对路
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2024-05-04 16:55:31
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概述上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。文本分类实战整体构建首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型import numpy as np
import torch
import to
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2024-09-03 21:02:05
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# 使用 PyTorch 构建 LSTM 文本分类器
## 目录
1. 引言
2. 流程概述
3. 各步骤详解
- 数据准备
- 模型构建
- 训练模型
- 评估模型
4. 结论
## 引言
在自然语言处理（NLP）任务中，文本分类是一项常见的任务，比如情感分析、主题分类等。长短期记忆网络（LSTM）因其能有效处理序列数据而广泛应用于这类任务。本教程将指导你根据
在这篇文章中，我们将实现一个卷积神经网络和一个循环神经网络语句分类模型。 本文提到的模型（rnn和cnn）在一系列文本分类任务（如情绪分析）中实现了良好的分类性能，并且由于模型简单，方便实现，成为了竞赛和实战中常用的baseline。cnn-text-classification-tf博客，使用CNN做文本分类项目，start两千多。阅读这个项目源码，可以了解tensorflow构建项目的关键步骤
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2024-03-22 14:07:31
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最近项目组让我做一个文本分类的小任务，我一直习惯了做NLP的各种任务都起手用BERT看效果，这次数据质量较高，虽然label有点多，但F1还是达到了0.9以上。 之前对BERT的预训练过程做过详细解释，文章中的
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2024-01-12 23:37:09
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一、什么是朴素贝叶斯朴素贝叶斯：它是一系列以假设特征特征之间强独立下运用的贝叶斯定理为基础的简单概率分类器，它的核心思想就是，假设有一篇文章，它属于A类文章的概率为P(A)属于B类文章的概率为P(B),如果P(A)>P(B)，则这篇文章属于A类，否则这篇文章属于B类。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感二、程序实现流程图运行环境要求：jie
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2024-07-08 10:14:57
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文章目录0 前言1 项目介绍2 实现流程3 开发环境4 java目录功能介绍5 scala目录功能介绍5.1 求TF-IDF5.2 调用K-means模型5.3 评价方式6 聚类结果 0 前言Hi，这里是丹成学长，今天学长带大家实现一个大数据项目**基于Spark的海量新闻文本聚类 **1 项目介绍在大数据开发领域，Spark的大名如雷贯耳，其RDD（弹性分布式数据集）/DataFrame的内存
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2024-08-08 15:33:10
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完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签： deep-learning pytorch nlp1 简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。2 相关API的说明pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时
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2023-12-18 11:19:05
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序Text-CNN出自《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》这篇经典论文，由New York University的Yoon Kim大佬发表，作为文本分类的必入坑之一，论文整体简洁明了，本文就来窥视一波，这个经典的网络结构。本文依据原论文，不加任何多余trick。整体论文初识整篇论文做到了什么？a simple CN
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2024-03-27 20:19:52
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