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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1.bow_net模型 embeding之后对数据进行unpad操作，切掉一部分数据。fluid.layers.sequence_unpad的作用是按照seq_len各个维度进行切分，如emb 为[3,128], unpad(sql_len=[60,80,100])操作后 切分后 ...

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 ...

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 ...

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 ...