使用Pytorch进行文本分类——TextCNN ...

参考来源：https://blog.csdn.net/u012762419/article/details/79561441 TextCNN结构 TextCNN的结构比较简单，输入数据首先通过一个embedding layer，得到输入语句的embedding表示，然后通过一个 ...

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 ...

简介 TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中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 ...

目录 概述 数据集合 代码 结果展示 一、概述 在英文分类的基础上，再看看中文分类的，是一种10分类问题（体育，科技，游戏，财经，房产，家居等）的处理。 二、数据集合 数据集为新闻，总共有四个数据文件，在/data/cnews目录下，包括内容如下图 ...

数据集是网上找的 流程： 加载数据集，去停用词 使用 Keras 的 Tokenizer 将每一文本用数字表示 创建 TextCNN 模型，训练并预测 在 1080Ti 上 batch_size = 128 时每一 epoch 用时 2 s，跑 ...

一、架构图 二、代码 三、解释 四、经验值 模型效果1层BILSTM在训练集准确率：99.8%，测试集准确率：96.5%；2层BILSTM在训练集准确率 ...

利用SVM算法进行文本分类 数据集 两位不同作家的作品（金庸&刘慈欣）切分出来的小样本。根据自己构建的词汇表，将样本转化为一个1000维的0-1向量（仅统计词汇是否出现）。再加上一个0-1标记作家 模型 SVM linearKernel 损失函数 优化方法 ...