1 前言接着上篇关于英文的text-cnn，今天分享一篇基础级别的中文文本分类实践练习。数据集是复旦大学开源的文本数据集，label种类为20，该数据集有点久远，感兴趣可网上搜到。这次文本分类，主要基于字级别+cnn来实现的。相对于词级别，字级别的优势就是处理简单些，不用去考虑分词错误带来的误差；缺陷就是，字所带的语义含义没词丰富，此外同样长度限制下，词级别处理的文本长度要远远大于字级别。但操作方
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2024-03-29 20:35:14
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AI论文中经常出现的et al.是什么意思？一般来说，科研论文的作成都是由多位研究人员合作而来，随着跨领域、跨国合作的增加，作者人数也随之提升，在引用多位作者的论文时，如果采用哈佛系统风格，将名称和发表年份列出的做法，会出现一长串的名字，因此大多数期刊都建议使用etal.。et al.为拉丁文“etalii”或“etaliae”的缩写，意思为“和其他人”。许多科研人员面临的问
Description：Finding the exponent of any number can be very troublesome
原创
2023-02-03 10:06:30
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et al. ..等(人)etc...等(物)
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2016-04-29 17:25:00
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Gene Kim是DevOps运动的主要倡导者和先驱之一。他以他在DevOps领域的贡献和领导能力而闻名，并在整个软件开发和IT行业中获得了广泛的认可。他的专业知识和研究对DevOps的发展产生了积极的影响，并帮助企业更好地理解和应用DevOps原则。
Gene Kim的贡献可以追溯到他的著作《The DevOps Handbook》，这是一本详细介绍DevOps流程和实践的权威指南。这本书通过
原创
2024-02-06 09:40:27
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在开始阅读本篇之前，希望你已经看过cnn-text-classification-tf，使用CNN做文本分类项目，start两千多。因为很经典，网上的解读也随处可见，因此就不介绍。但是看了这个项目，可以了解tensorflow构建项目的关键步骤，可以养成良好的代码习惯，这在初学者来说是很重要的。Tensorflow中关键的两个步骤，首先对数据进行处理，转化为合适的tensor作为input输入到图
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2023-10-12 12:27:31
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“et al.”和“etc.”在英语中有不同的用法和含义。以下是它们的区别和具体用法： et al. “et al.”是拉丁短语“et alii”的缩写，意思是“以及其他人”。它通常用于学术论文和书籍中，当提及作者列表中的其他作者时使用。 用法 用于人名： 通常在引用多位作者的文献时使用。 例如，当
原创
2024-06-18 10:45:03
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# 实现Python CNN文本分类
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用卷积神经网络（CNN）对文本进行分类。我们将使用Python作为编程语言，并使用一些流行的库（如Keras和TensorFlow）来构建和训练我们的模型。在这个过程中，我们将解释每一步所需的代码，并提供注释来解释代码的目的。
## 2. CNN文本分类流程
下面是我们将遵循的CNN文本分类的一般流程：
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原创
2023-09-11 10:23:41
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代码我放在我的github：https://github.com/JackKuo666/csdn/blob/master/text_classfier/text_classfier.ipynb引言文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：分析社交媒体中的大众情感
鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件
自动标注客户问询
将新闻文
6.1.普通文件 (1)普通文件（- regular file）包括文本文件+二进制文件。 (2)文本文件即文件中的内容是由文本构成的，文本即经过某种编码的字符（譬如ASCII码字符）；所有文件的内容本质上都是数字，而文本文件中的数字本身应理解为该数字所对应的编码字符（譬如ASCII码对应的字符）；常见的.c文件和.h文件和.txt文件等都是文本文件；文本文件的好处是可以被人轻松读懂和编辑，则
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2024-10-15 17:27:58
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文章目录一、 简介二、 模型结构2.1 嵌入层2.2 卷积层2.3 池化层2.4 全连接层2.5 softmax层三、textCNN总结四、实现五、参考 一、 简介TEXTCNN是由Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出的，其主要思想是将不同长度的短文作为矩阵输入，使
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2024-04-08 10:38:31
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text-classification-cnn使用卷积神经网络(CNN)处理自然语言处理(NLP)中的文本分类问题。本文将结合TensorFlow代码介绍：词嵌入
填充Embedding卷积层
卷积(tf.nn.conv1d)池化(pooling)全连接层
dropout输出层
softmax文件测试键盘输入测试网络结构与解释网络的主体结构如下如所示：代码的详细流程图为：1
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2024-03-29 23:44:07
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py-faster-rcnn文件读取环境:caffe,python版本;[代码链接]<https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn>
本篇文章主要介绍rbg大神的faster-rcnn模型进行训练时数据库读取与生成部分。faster-rcnn代码的主要目录结构如下:├── caffe-fast-rcnn 本次项目所用的caffe版本
├
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2024-07-24 12:52:25
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微软在arxiv上发布新论文，把CNN带入Transformer后能够同时兼顾全局和局部的信息。在计算机视觉技术发展中，最重要的模型当属卷积神经网络（CNN），它是其他复杂模型的基础。 CNN具备三个重要的特性：一定程度的旋转、缩放不变性；共享权值和局部感受野；层次化的结构，捕捉到的特征从细节到整体。 这些特性使得CNN非常适合计算机视觉任务，也使CNN成为深度学习
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2024-05-29 11:36:26
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1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128]， X的维度为[?, 8]，组合后的维度为[?, 8, 128]代码说明一下：即根据每一行X中的一个数，从W中取出对应行的128个数据，比如X[1, 3]个数据是3062，即从W中的第3062行取出128个数据import numpy as np
import tenso
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2024-06-07 21:08:12
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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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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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[TOC]iTOL简介大家在看高分文章时，总会惊叹于，为什么人家能做出那么好看而且高大上的系统发育树，而且好看的图也能直接提升文章的档次，冲击高分文章。人家的树不管是从配色还是各种注释信息都让人无可挑剔，而你每次花了半个月时间做的进化树不是被老板嫌弃配色丑，就是太单调，没有各种辅助的注释信息。然后你默默捧起别人的文章学习时发现他们绝大部分都是用iTOL这个在线工具来进行的系统发育树的
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2024-08-14 15:38:27
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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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在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。 如果没有，建议先阅读Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 以获得必要的背景。1. 数
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2024-08-08 21:59:22
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