原文:pytorch實現自己的textCNN

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 word vec Parameter Learning Explained 的解釋。一個 列的詞向量可以簡單理解為有 個特征 feature 的向量,如同一個人有 個特征一樣,這 個特征 完備 的描述了這個人的所有性質。 簡單理解了詞向量之后,作為初學者,肯定想自己訓練一個自己的 ...

2019-04-03 22:51 0 2959 推薦指數:

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[NLP] TextCNN模型原理和實現

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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 ...

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textRNN & textCNN的網絡結構與代碼實現

1. 什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循環神經網絡解決文本分類問題,文本分類是自然語言處理的一個基本任務,試圖推斷出給定文本(句子、文檔等)的標簽或標簽集合。 文本分類的應用非 ...

Tue Aug 27 16:45:00 CST 2019 0 1048
textCNN原理

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 ...

Sun Apr 28 17:47:00 CST 2019 0 494
139、TensorFlow Serving 實現模型的部署(二) TextCnn文本分類模型

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 ...

Thu Oct 18 18:50:00 CST 2018 0 1757
 
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