7~5~6 一、TextCnn的結構 1. 嵌入層(embedding layer) textcnn使用預先訓練好的詞向量作embedding layer。對於數據集里的所有詞,因為每個詞都可以表征成一個向量,因此我們可以得到一個嵌入矩陣\(M\),\(M\)中的每一行都是一個詞向量 ...
. 模型原理 . 論文 Yoon Kim在論文 EMNLP Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。 將卷積神經網絡CNN應用到文本分類任務,利用多個不同size的kernel來提取句子中的關鍵信息 類似於多窗口大小的ngram ,從而能夠更好地捕捉局部相關性。 . 網絡結構 TextCNN的詳細過程原 ...
2018-09-20 14:52 1 49726 推薦指數:
7~5~6 一、TextCnn的結構 1. 嵌入層(embedding layer) textcnn使用預先訓練好的詞向量作embedding layer。對於數據集里的所有詞,因為每個詞都可以表征成一個向量,因此我們可以得到一個嵌入矩陣\(M\),\(M\)中的每一行都是一個詞向量 ...
samplingps:時間已經來不及了,[詳細介紹]及[代碼講解]以后補上。這次主要來講一下TextCNN ...
昨晚終於實現了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1、使用Docker 獲取Tensorflow Serving的鏡像,Docker在國內的需要將鏡像的Repository地址設置為阿里雲的加速地址,這個大家可以自己去CSDN上面找 然后啟動 ...
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對於初學深度學習的人來說,直接上手NLP的梯度較大。 首先,理解詞向量就有一定的困難。關於詞向量的的詳細描述,可以參考《word2vec Parameter Learning Explained》的解釋。一個100列的詞向量可以簡單理解為有100個特征(feature)的向量,如同一個人有100 ...
,斯坦福大學提出的GloVe就是其中之一。今天我來為大家介紹一下GloVe模型,但是重點,還是放在實現上 ...
了stopwords.txt。 3、lda模型訓練:這里經過了建立詞典、轉換文本為索引並計數、計算t ...
1 大綱概述 文本分類這個系列將會有十篇左右,包括基於word2vec預訓練的文本分類,與及基於最新的預訓練模型(ELMo,BERT等)的文本分類。總共有以下系列: word2vec預訓練詞向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...