论文原文:https://arxiv.org/abs/1408.5882 本文代码参考了http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 论文中采用CNN模型实现了电影 ...
还没入门,就因为工作需要,要用CNN实现文本分类,用了github上现成的cnn text classification tf代码,边读边学吧。 源码为四个PY文件,分别是 text cnn.py:网络结构设计 train.py:网络训练 eval.py:预测 amp 评估 data helpers.py:数据预处理 下面分别进行注释。 text cnn.py 可以看到类TextCNN定义了神经网 ...
2018-01-29 17:13 0 9602 推荐指数:
论文原文:https://arxiv.org/abs/1408.5882 本文代码参考了http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 论文中采用CNN模型实现了电影 ...
from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples ...
谈到文本分类,就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果,而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。 1 yoon kim ...
CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案,因为CNN要求输入都是一定长度的,而对于文本分类问题,文本序列是不定长的,RNN可以完美解决序列不定长问题, 因为RNN不要求输入是一定长度的。那么对于CNN用于解决文本分类问题而言,可以判断文本的长度范围,例如如果大多数文本长度在100以下 ...
tensorflow的官网。 注:本文参考于 基于tensorflow、CNN、清华数据集THUCNe ...
从现在的结果来看,分词的版本准确率稍微高一点。 训练过程: 模型评估: 实验三,准备换一下数据集,用这里的数据集来跑这个模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30736422 支持:http://tensorflow123.com ...
Tensorflow+RNN实现新闻文本分类 加载数据集 数据集cnew文件夹中有4个文件: 1.训练集文件cnews.train.txt 2.测试集文件cnew.test.txt 3.验证集文件cnews.val.txt 4.词汇表文件cnews.vocab.txt 新闻 ...
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 ...