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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本小白是一名立志从事NLP的菜鸟，本来只准备写一篇TextCNN来加深自己理解地，但想要了解TextCNN那必然需要了解CNN的原理，写的过程中突然想起了自己在学习时各种看博客的心路历程，看一篇博客要是有太多的地方博主没怎么介绍，而自己又不懂的话就会特别烦，看一半就会不想看了，又再去茫茫互联网中搜索其他的博客实在是太没效率和打击学习积极性了，于是写着写着就写了这篇终极小白文，尽量做到每个知识点都覆
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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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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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-08-09 00:01:59
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目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERT
BERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]
BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]
BERT详解(4)—fine-tuning
BERT(5)—实战[BERT+CNN文本分类]
1. 生成预训练数据对应create_pretraining_data.py文件，从该文件的main(_)函数讲起def main(_):
tf.lo
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
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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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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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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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github: https://github.com/haibincoder/NlpSummary/tree/master/torchcode/classification 使用TextCNN实现文本分类 使用LSTM实现文本分类 使用Transformers实现文本分类 # model # cod
原创
2022-03-08 10:07:33
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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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paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架。 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐，情感分析，词向量，语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比
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2024-08-07 14:58:26
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