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 ...
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2018-02-17 20:35 0 1398 推荐指数:
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转自:http://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8044673.html 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 ...
Text CNN 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” 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个 ...
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 ...
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 ...
论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment:https ...
什么是文本分类 文本分类任务是NLP十分常见的任务大类,他的输入一般是文本信息,输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等,很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。 常规步骤 选择一个感兴趣的任务 收集合适的数据集 做好标注 ...