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 ...
作者 PURVA HUILGOL 编译 VK 来源 Analytics Vidhya 介绍 我们正站在语言和机器的交汇处,这个话题我很感兴趣。机器能像莎士比亚一样写作吗 机器能提高我自己的写作能力吗 机器人能解释一句讽刺的话吗 我肯定你以前问过这些问题。自然语言处理 NLP 也致力于回答这些问题,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。 文本分类是自然语言处理的核 ...
2020-06-10 19:25 0 1386 推荐指数:
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 ...
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 ...
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本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x ...
渣渣本跑不动,以下代码运行在Google Colab上。 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取码:tzao neg.txt ...
笔记摘抄 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取码:tzao neg.txt和pos.txt各5000条酒店评论,每条评论一 ...
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 ...
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 ...