CNN用於文本分類本就是一個不完美的解決方案，因為CNN要求輸入都是一定長度的，而對於文本分類問題，文本序列是不定長的，RNN可以完美解決序列不定長問題， 因為RNN不要求輸入是一定長度的。那么對於CNN用於解決文本分類問題而言，可以判斷文本的長度范圍，例如如果大多數文本長度在100以下 ...

談到文本分類，就不得不談談CNN(Convolutional Neural Networks)。這個經典的結構在文本分類中取得了不俗的結果，而運用在這里的卷積可以分為1d 、2d甚至是3d的。 下面就列舉了幾篇運用CNN進行文本分類的論文作為總結。 1 yoon kim ...

1 文本分類 文本分類是自然語言處理領域最活躍的研究方向之一，目前文本分類在工業界的應用場景非常普遍，從新聞的分類、商品評論信息的情感分類到微博信息打標簽輔助推薦系統，了解文本分類技術是NLP初學者比較好的切入點，較簡單且應用場景高頻 ...

Text-CNN 1.文本分類 轉眼學生生涯就結束了，在家待就業期間正好有一段空閑期，可以對曾經感興趣的一些知識點進行總結。 本文介紹NLP中文本分類任務中核心流程進行了系統的介紹，文末給出一個基於Text-CNN模型在搜狗新聞數據集上二分類的Demo。 文本分類是自然語言處理 ...

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 ...

從現在的結果來看，分詞的版本准確率稍微高一點。 訓練過程： 模型評估： 實驗三，准備換一下數據集，用這里的數據集來跑這個模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30736422 支持：http://tensorflow123.com ...

深度學習近一段時間以來在圖像處理和NLP任務上都取得了不俗的成績。通常，圖像處理的任務是借助CNN來完成的，其特有的卷積、池化結構能夠提取圖像中各種不同程度的紋理、結構，並最終結合全連接網絡實現信息的匯總和輸出。RNN由於其記憶功能為處理NLP中的上下文提供了途徑。 在短文本分析任務中 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8044673.html 1.簡介 TextCNN 是利用卷積神經網絡對文本進行分類的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence ...