目录概述DPCNN网络结构Region embedding等长卷积固定feature maps(filters)的数量1/2池化层残差连接pytorch实现中的关键代码部分参考概述ACL2017年中，腾讯AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)，即本文要介绍的主角，我们知道以
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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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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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
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.
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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核心数嘛,就是跟人的脑子一样,核心数2就说明CPU有两个脑子.脑子越多解决问题速度越快.CPU的核心数越高处理速度就越高.核心数2通俗地说就是双核CPU了。一个核心就是一个物理线程，核心数2就有两个物理线程。但是英特尔的超线程技术可以把一个物理线程模拟出两个线程来用，充分发挥CPU性能。线程数4就是代表核心数2的两个物理线程可以模拟成四个线程来使用。
cat /p
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精选
2013-02-25 13:47:58
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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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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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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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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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1、初识TextCNN最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。但之前了解到的CNN多应用于图像处理，其输入数据为二维或者多维的数据，因此进一步了解学习应用于文本分类的TextCNN。下一篇文章会通过期刊论文来介绍几篇CNN的具体应用实例，主要介绍模型的网络结构。TextCNN模型是
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2024-10-04 11:35:52
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引言众所周知，文本分类是自然语言处理中最常见的任务之一。而TEXTCNN是每一个NLPer入门学习，deeplearning在自然语言处理中应用的首选。相对现在火热得BERT而言，TEXTCNN得结构相对来说更加简单，但其容易被理解，模型更小，训练更快，更易灵活调整得特点，仍然被广泛应用于工业界。现就textCNN使用中的超参数，以及调整超参数的结果做相应的总结。实验这里使用的TEXTCNN模型可
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2024-08-22 11:39:05
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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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Text CNNOverview本节我们来重点介绍一下卷积神经网络在文本分类问题当中的应用。CNN网络在图像领域已经占据了主导地位，在文本领域也有不错的表现。在 "Convolutional Neural Network for Sentence Classification" 一文中，作者使用了CNN进行文本分类任务，取得了非常不错的效果事实上在很多情况下，Multi-Window-Size的C
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2024-03-31 12:45:17
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