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对于初学深度学习的人来说,直接上手NLP的梯度较大。 首先,理解词向量就有一定的困难。关于词向量的的详细描述,可以参考 word vec Parameter Learning Explained 的解释。一个 列的词向量可以简单理解为有 个特征 feature 的向量,如同一个人有 个特征一样,这 个特征 完备 的描述了这个人的所有性质。 简单理解了词向量之后,作为初学者,肯定想自己训练一个自己的 ...
2019-04-03 22:51 0 2959 推荐指数:
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1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel ...
语料链接:https://pan.baidu.com/s/1rIv4eWPkornhZj92A8r6oQ 提取码:haor 语料中分为pos.txt和neg.txt,每一行是一个完整的句子,句子 ...
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 ...
使用Pytorch进行文本分类——TextCNN ...
1. 什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 文本分类的应用非 ...
7~5~6 一、TextCnn的结构 1. 嵌入层(embedding layer) textcnn使用预先训练好的词向量作embedding layer。对于数据集里的所有词,因为每个词都可以表征成一个向量,因此我们可以得到一个嵌入矩阵\(M\),\(M\)中的每一行都是一个词向量 ...
昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1、使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动 ...