1、NLP中的CNN不同于CV输入的图像像素，NLP的输入是一个个句子或者文档，句子或文档在输入时经过embedding（word2vec或者Glove）会被表示成向量矩阵，其中每一行表示一个词语，行的总数是句子的长度，列的总数就是维度。例如一个包含十个词语的句子，使用了100维的embedding，最后我们就有一个输入为10*100的矩阵。在CV中，filter是以一个patch（任意长度，任意
目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention，基本可以认为是NLP的标配套餐了。但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的呢？不同于CV输入的图像像素，NLP的输入是一个个句子或者文档。句子或文档在输入时经过embedding（
paper: A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution github: https://github.com/mjq11302010044/tatt源代码过于冗余，此处为代码框架优化和复现GitHub - lct1997
本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。本文适合阅读的对象：对深度学习、卷积神经网络和PyTorch有一定的基础对卷积神经网络用于文本分类有一定实践经验的读者在拥有上面基础的同时想进一步提高自己、增加对TextCNN的理解的读者本文的重点部分是：结合PyTorch函数对
原创
2021-04-10 15:07:23
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前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。一. RNN与LSTMRNNCNN与RNN的对比如上图所示，最大的区别是RNN的神经元之间彼此是关联的，因此RNN特别适
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）CNN相比于全连接前馈神经网络的优势参数更少：如果输入图像大小为100 × 100 × 3（即图像高度为100，宽度为100，3个颜色通道：RGB）。在全连接前馈网络中，第一个隐藏层的每个神经元到输入层都有100 × 100 × 3 = 30, 000个相互独立的连接，每个连接都对应一个权重参数。随着隐藏层神经元数量的
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2024-08-08 22:14:17
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可参见:用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践1、模型原理Yoon Kim在论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出TextCNN模型，将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从
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2024-05-13 12:53:07
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英文的word就是一个单词，character是字母A、B、C。 中文的word是词，character是一个字符 一定不能忽略特殊字符，只有这些特殊字符才能让模型知道差异性，知道目前出于什么时刻。必须要有BOS 图片通样可转换成字符，把pixel做转换即可 空间上的LSTM,前后左右上下都可以有attention的特征 把这个条件转换成向量，输入下雨。 图像转换成向量就是CNN 文本转换成向量
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2024-06-05 16:12:35
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1.简单介绍TextCNNTextCNN模型是由 Yoon Kim提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征,这些特征在分类中占据着重要位置.论文所提出的模型结构如下图所示：： 与图像当中CNN的网络相比，textCNN 最大的不同便是在输入数据的不同：图像是二维数据, 图像的卷积核是从左到右, 从上到下进行滑
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2024-05-15 14:54:10
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一、什么是TextCNN？
将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性.
二、TextCNN的结构
降维---> conv ---> 最大池化 --->完全连接层---> softmax
三、TextCNN的参数与超参数
四、Text
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2019-03-31 22:58:00
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TextCNN
原创
2021-08-02 16:00:05
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textCNN原理简介与工程实现textCNN是启发于图像处理领域的CNN，将其改造应用于文本领域。原论文是纽约大学Yoon Kim发表于EMNLP 2014的Neural Networks for Sentence Classification；论文中表示，只是简单的在word2vector加入textcnn层，在很多公开数据集的任务上性能都得到了很好的提升。下面从textcnn的原理介绍和代码
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2024-04-10 09:47:05
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1.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 图1-2 网络盗图合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就.
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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1. 模型的训练和评估1.1 模型预测的流程模型预测的流程包括对文本预处理构建预测数据迭代器调用模型完成预测1.2 TextCNN文本分类流程准备数据：从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，共10个预测类别数据预处理：构建词汇表、文本向量化、按批次读取数据模型构建：输入层->Embeding层->全连接层->输出层模型的训练、评估和预测1.3 代码实现步骤一：使用测试数据评
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2024-04-29 09:27:06
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文章目录前言简介模型、优化器与损失函数选择神经网络的整体结构优化器选择损失函数选择需要导入的包和说明第一部分：搭建整体结构step1: 定义DataSet，加载数据step2:装载dataloader，定义批处理函数step3:生成层--预训练模块，测试word embeddingstep4:生成层--BiLSTM和全连接层，测试forward问题1：使用Cross Entropy Loss到底
# coding: utf-8import pickleimport loggingimport tensorflow as tflogging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',level=logging.INFO)class TextCNN(object): """ A C...
原创
2021-05-07 18:25:29
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TextCNN
原创
2021-08-02 15:39:52
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1. 模型原理1.1 论文Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地捕捉局部相关性。 1.2 网络结构&n
TextCNN 一、TextCNN详解1、TextCNN是什么 我们之前提到CNN时，通常会认为属于CV领域，是用于解决计算机
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2023-10-31 14:08:05
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