原文:CNN在中文文本分类的应用

深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩。通常,图像处理的任务是借助CNN来完成的,其特有的卷积 池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理 结构,并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出。RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径。 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限 结构紧凑 能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能。论文Convoluti ...

2016-11-25 22:45 3 5306 推荐指数:

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基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo。 文本分类是自然语言处理 ...

Wed Jun 26 18:57:00 CST 2019 0 2814
基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

1 文本分类 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文本分类技术是NLP初学者比较好的切入点,较简单且应用场景高频 ...

Tue Jan 15 04:00:00 CST 2019 0 1872
中文文本分类

本文介绍文本挖掘与文本分类的一些基本概念和流程,为后续学习分类算法做好铺垫。 一. 文本挖掘的概念   文本挖掘(Text Mining)是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式 的过程。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解 ...

Mon Apr 24 15:52:00 CST 2017 0 5715
中文文本分类

目录 代码分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的运行结果 代 ...

Thu Feb 20 13:07:00 CST 2020 0 1522
利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料)

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN中文文本进行分类。 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码 ...

Tue Oct 20 04:56:00 CST 2020 0 1005
中文文本分类之CharCNN

文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务,可用的模型非常多,相关的开源代码也非常多了。这篇博客用一个CNN模型,对新闻文本进行分类。 全部代码有4个模块:1、数据处理模块(命名为:cnews_loader.py) ;2、模型搭建模块(命名为cnn_model.py);3、模型运行模块(命名为 ...

Thu May 09 15:45:00 CST 2019 0 1265
中文文本分类之TextRNN

RNN模型由于具有短期记忆功能,因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题,尤其是引入门控机制后,能够解决长期依赖问题,捕获输入样本之间的长距离联系。本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型,模型的结 ...

Thu May 09 20:58:00 CST 2019 5 3411
TextGrocery中文文本分类处理

详细使用说明:http://textgrocery.readthedocs.io/zh/latest/index.html TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具,特点是高效易用,同时支持中文和英文语料。 GitHub项目链接 需要安装 ...

Wed Nov 09 06:46:00 CST 2016 4 1669
 
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