最近查看自己的博客，发现自己居然没有 fasttext与TextCNN的相关博客，正可谓左青龙右白虎王朝马汉在中间，没有这两位怎么能行呢？午休之前安排！但需要提前说明的是，本篇博客不深入探究Fasttext与TextCNN的细节，只是基于既有知识点进行拓展解释，以期触类旁通。fastTextfastText的核心思想是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做sof
一、 摘要CNN+static vector 在句子分类的任务中表现很好，而且基于具体task微调后的task-specific vectors 表现的更好二、模型结构 值得注意的是：我们的实验对象有2个channels。在第一个里面，词向量是训练过程中保持是static；在第二个里面，词向量在训练中根据backPropagation微调。 2.1 正则化 （1）倒数第二层增加dropout （2
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2024-08-08 12:03:49
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#coding=utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module): #定义Net的初始化函数，这个函数定义了该神经网络的基本结构
def init(self):
super(
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2024-09-20 12:07:53
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https://github.com/tcxdgit/cnn_multilabel_classification/blob/master/cnn_attention_model.py
原创
2022-07-19 12:01:48
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文章目录原理网络embeddingconvolution and pooling模型图代码有个需求，给短文本=
原创
2022-12-04 07:38:09
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一、简要卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，类似于N-gram.卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。二、textCNN 具体描述：1、 第一层是输入层，输入层是一个n*d矩阵，其中n表示输入文本的长度，d表示每个词/字向量的维度。注：每个词向量既可以是预先在其他语料
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2024-04-24 09:27:36
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报错图片数量太少Exception: The number of the whole data (800) is smaller than the batch_size * devices_num * num_workers (2048)
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Error Message Summary:
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FatalError
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2024-06-23 17:08:26
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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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2评论
TextCNN
原创
2021-08-02 16:00:05
493阅读
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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.
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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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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# 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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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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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
目录前言一、TextCNN详解1、TextCNN是什么2、TextCNN 的优势3、TextCNN 的网络计算原理总结 前言 了解TextCNN，看这一篇就够了。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，是用于解决计算机视觉方向问题的模型，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型TextCNN。与
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2024-04-16 09:52:58
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前言:项目基于CNN模型，对输入问题进行训练，让机器可以识别出问题的类别从而通过相应类别查询所要寻找的数据有关于数据部分的链接：https://pan.baidu.com/s/16ZR6LVVLP-_4mXLJG_aD4g?pwd=1111你需要把它放在所建立的py文件通文件夹下，原因如是 注：有关浅谈和一些题外话仅仅作为学习过程中的测试用，代码中不加入无关紧要0.导入包import o
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2024-05-17 09:57:26
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短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。 CNN可以识别出当前任务中具有预言性的n元语法（且如果使用特征哈希可以使用无约束的n元语法词汇，同时保持词嵌入矩阵的约束）；CNN卷积结构还允许有相似成分的n
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2024-03-29 18:29:58
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