深度学习之文本分类模型-基于transformer
You Need》[1]，其在一些翻译任务上获得了SOTA的效果。其模型整体结构如下图所示 ...
原文：自己动手实现深度学习框架-8 RNN文本分类和文本生成模型
代码仓库: https: github.com brandonlyg cute dl 目标 上阶段cute dl已经可以构建基础的RNN模型。但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务。具体包括: 添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示。 添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文本。 使用imdb review数据集验证文本分类 ...
2020-06-15 10:57 1 1011 推荐指数：
相关推荐
【深度学习】文本生成
http://www.renwuyi.com/index.php?action=artinfo&id=19036&cat_id=2#top 文本生成是比较学术的说法，通常在媒体上见到的“机器人写作”、“人工智能写作”、“自动对话生成”、“机器人写古诗”等，都属于文本生成的范畴 ...
【深度学习】情感分析和文本分类资料汇总
This document summarizes some potentially useful papers and code repositories on Sentiment analysis ...
动手学深度学习--文本情感分析之RNN
⽂本分类是⾃然语⾔处理的⼀个常⻅任务，它把⼀段不定⻓的⽂本序列变换为⽂本的类别。它的⼀个⼦问题：使⽤⽂本情感分类来分析⽂本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着⼴泛的应⽤。例如，我们可以分析⽤户对产品的评论并统计⽤户的满意度，或者分析⽤户对市场⾏情的情绪并⽤以预测接下来的⾏情 ...
深度学习之文本分类模型-基于CNNs系列
CNN模型将输入进行卷积操作，并利用K-MAX pooling操作，最终将变长的文本序列输出为定长的序 ...
深度学习之文本分类模型-基于RNNs和LSTM系列
目录 1、RNN和LSTM简介 2、tree-LSTM模型 Child-Sum Tree-LSTMs N-ary Tree-LSTMs 3、MT-LSTM 4、topicRNN 1、RNN和LSTM简介 首先我们来简要 ...
深度学习之文本分类模型-基于attention机制
目录 1、HAN 2、inner-attention for NLI 3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN ...
自己动手实现深度学习框架-7 RNN层--GRU, LSTM
目标 这个阶段会给cute-dl添加循环层，使之能够支持RNN--循环神经网络. 具体目标包括: 添加激活函数sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)实现. 添加LSTM(Long Short-term Memory)实现 ...