原文地址 Rating从1000到2400+ 2019年5月7日 Masataka Yoneda/E869120 目录 1. 自我介绍 2 ...
最近阅读了有关文本分类的文章,其中有一篇名为 Adversarail Training for Semi supervised Text Classification , 其主要思路实在文本训练时增加了一个扰动因子,即在embedding层加入一个小的扰动,发现训练的结果比不加要好很多。 模型的网络结构如下图: 下面就介绍一下这个对抗因子r的生成过程: 在进入lstm网络前先进行从w到v的计算,即 ...
2019-04-01 15:52 0 1004 推荐指数:
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这些问题,我必须说,在这个领域已经进行了突破性的研究,促使弥合人类和机器之间的鸿沟。 文本分类是自 ...
(sklearn) 基于自训练的半监督文本分类算法 一. 摘要 本文主要讲述基于协同训练 ...
标签: 半监督学习,文本分类 作者:炼己者 欢迎大家访问我的简书以及我的博客,大家如果感觉格式看着不舒服,也可以去看我的简书,里面也会有发布 本博客所有内容以学习、研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! 半监督学习文本分类系列 用半监督算法做文本分类 ...
BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践。 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 ...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了,相关研究最早可以追溯到上世纪50年代,当时是通过专家规则(Pattern)进行分类,甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统,这样做的好处是短平快的解决top问题,但显然天花板非常低,不仅费时费力,覆盖 ...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...