使用Pytorch進行文本分類——TextCNN
使用Pytorch進行文本分類——TextCNN ...
原文：137、TensorFlow使用TextCNN進行文本分類
下面是分類的主函數入口 下面是TextCNN模型的圖構建過程: 下面是讀取文本文件的過程: 下面是訓練過程中的log View Code ...
2018-02-17 22:27 0 3479 推薦指數：
相關推薦
文本分類TextCNN
參考來源：https://blog.csdn.net/u012762419/article/details/79561441 TextCNN結構 TextCNN的結構比較簡單，輸入數據首先通過一個embedding layer，得到輸入語句的embedding表示，然后通過一個 ...
使用TextCNN實現文本分類
github: https://github.com/haibincoder/NlpSummary/tree/master/torchcode/classification 使用TextCNN實現文本分類 使用LSTM實現文本分類 使用Transformers實現文本分類 ...
文本分類-TextCNN
簡介 TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中提出的使用卷積神經網絡來處理NLP問題的模型.相比較nlp中傳統的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征 ...
【文本分類-中文】textCNN
目錄 概述 數據集合 代碼 結果展示 一、概述 在英文分類的基礎上，再看看中文分類的，是一種10分類問題（體育，科技，游戲，財經，房產，家居等）的處理。 二、數據集合 數據集為新聞，總共有四個數據文件，在/data/cnews目錄下，包括內容如下圖 ...
文本分類（TextCNN，Keras）
數據集是網上找的 流程： 加載數據集，去停用詞 使用 Keras 的 Tokenizer 將每一文本用數字表示 創建 TextCNN 模型，訓練並預測 在 1080Ti 上 batch_size = 128 時每一 epoch 用時 2 s，跑 ...
文本分類（一）：使用Pytorch進行文本分類——BiLSTM+Attention
一、架構圖 二、代碼 三、解釋 四、經驗值 模型效果1層BILSTM在訓練集准確率：99.8%，測試集准確率：96.5%；2層BILSTM在訓練集准確率 ...
利用SVM進行文本分類
利用SVM算法進行文本分類 數據集 兩位不同作家的作品（金庸&劉慈欣）切分出來的小樣本。根據自己構建的詞匯表，將樣本轉化為一個1000維的0-1向量（僅統計詞匯是否出現）。再加上一個0-1標記作家 模型 SVM linearKernel 損失函數 優化方法 ...