原文:文本分類實戰(八)—— Transformer模型

大綱概述 文本分類這個系列將會有十篇左右,包括基於word vec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: word vec預訓練詞向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi LSTM 模型 Bi LSTM Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 預 ...

2019-01-02 20:00 34 21548 推薦指數:

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文本分類實戰(七)—— Adversarial LSTM模型

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 ...

Wed Jan 02 22:25:00 CST 2019 7 4254
文本分類實戰(三)—— charCNN模型

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 ...

Wed Jan 02 19:42:00 CST 2019 7 5943
文本分類實戰(二)—— textCNN 模型

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 ...

Wed Jan 02 19:07:00 CST 2019 19 22188
文本分類實戰(六)—— RCNN模型

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 ...

Wed Jan 02 22:14:00 CST 2019 0 6254
文本分類模型

1.bow_net模型 embeding之后對數據進行unpad操作,切掉一部分數據。fluid.layers.sequence_unpad的作用是按照seq_len各個維度進行切分,如emb 為[3,128], unpad(sql_len=[60,80,100])操作后 切分后 ...

Sun May 10 07:32:00 CST 2020 0 577
文本分類實戰

文本分類實戰 分類任務 算法流程 數據標注 特征抽取 特征選擇 分類器 訓練 ...

Wed Sep 09 16:21:00 CST 2015 1 9379
文本分類實戰(九)—— ELMO 預訓練模型

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 ...

Tue Jan 08 02:58:00 CST 2019 15 14052
 
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