#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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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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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.
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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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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DPCNN论文笔记《Deep Pyramid Convolution Neural Network》是对TextCNN网络的加深，DPCNN这篇文章挺难读的，内容量很大，我们仔细来看一下OverviewDPCNN这篇文章提出了一种效率比较高、基于单词的深度卷积神经网络，主要应用于文本分类领域。在Abstract和Introduction部分，作者提到了三条我认为很有价值的信息：作者没有用基于字符的
7~5~6一、TextCnn的结构 1. 嵌入层(embedding layer)textcnn使用预先训练好的词向量作embedding layer。对于数据集里的所有词，因为每个词都可以表征成一个向量，因此我们可以得到一个嵌入矩阵\(M\)，\(M\)中的每一行都是一个词向量 2.卷积池化层(convolution and pooling) 输入一个句子，首先对这个句子进行切词，
??作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er ?上期文章：机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——RNN实现） ?订阅专栏：机器学习&&深度学习 希望文章对你们有所帮助 NLP实战（情感分析模型——textCNN实现）引入一维卷积最大时间池化层textCNN模型定义模型加载预训练词向量训练和评估模型小结 引入之前已经讨论过使用二维卷积神经网络来
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2024-09-15 16:18:17
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中文文本分类-TextCNN模型原理超详解和代码实战前导知识语言模型在 NLP 中，假设有一系列的样本数据(x,y)，x -> y的映射关系为f，当把 x 看做一个句子里的一个词语，y 是这个词语的上下文词语，那么这里的 f，便是 NLP 中经常出现的语言模型（language model），这个模型的目的，就是判断 (x,y) 这个样本，是否符合自然语言的法则，更通俗点说就是：词语x和词语
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2024-08-08 11:50:52
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项目实训（十三）本文记录在项目中的textcnn 目录项目实训（十三）引言结构步骤代码实现参考 引言对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明，TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示
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2024-01-25 19:51:27
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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
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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文章目录一、 简介二、 模型结构2.1 区域嵌入2.2 等长卷积2.3 下采样（1/2池化）三、总结 一、 简介ACL2017 年中，腾讯 AI-lab 提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。论文中提出了一种基于 word-level 级别的网络-DPCNN，由于 TextCNN
Text-CNN模型作为文本分类模型，通过验证实验以及业界的共识，在文本分类任务中，CNN模型已经能够取到比较好的结果，虽然在某些数据集上效果可能会比RNN稍差一点，但是CNN模型训练的效率更高。所以，一般认为CNN模型在文本分类任务中是兼具效率与质量的理想模型。针对海量的文本多分类数据，也可以尝试一下浅层的深度学习模型FastText模型，该模型的分类效率更高。Text-CNN模型结构：Te
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2024-04-25 12:04:45
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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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textCNN，是Yoon Kim在2014年于论文中提出的文本分类模型，开创了用CNN编码n-gram特征的先河。我们知道fastText 中的网络结构是完全没有考虑词序信息的，而它用的 n-gram 特征 trick 恰恰说明了局部序列信息的重要意义。卷积神经网络(CNN Convolutional Neural Network)最初在图像领域取得了巨大成功，CNN原理的核心点在于
目录概述模型的具体结构模型的优化和调参pytorch实现的关键代码片段模型的优缺点参考概述textCNN，是Yoon Kim在2014年于论文Convolutional Naural Networks for Sentence Classification中提出的文本分类模型，开创了用CNN编码n-gram特征的先河。我们知道fastText 中的网络结构是完全没有考虑词序信息的，而它用的 n-g
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2023-11-15 11:29:00
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文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） 文本分类的处理大致分为文本预处理、文本特征提取、分类模型构建等。和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。&nb
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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