#基於IMDB數據集的簡單文本分類任務 #一層embedding層+一層lstm層+一層全連接層 #基於Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代碼: 結果: ...
首先,對需要導入的庫進行導入,讀入數據后,用jieba來進行中文分詞 encoding: utf 載入接下來分析用的庫 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from tqdm import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.models import Seq ...
2019-03-24 16:41 1 3096 推薦指數:
#基於IMDB數據集的簡單文本分類任務 #一層embedding層+一層lstm層+一層全連接層 #基於Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代碼: 結果: ...
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 ...
語料鏈接:https://pan.baidu.com/s/1aDIp3Hxw-Xuxcx-lQ_0w9A 提取碼:hpg7 trains.txt pos/neg各500條,一共1000條(用於訓練 ...
摘抄筆記 語料鏈接:https://pan.baidu.com/s/1aDIp3Hxw-Xuxcx-lQ_0w9A 提取碼:hpg7 1. 數據預處理 加載數據、創建vocabulary、創 ...
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 ...
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 ...
一、背景 在進行深度學習的時候,需要進行模型的預處理和數據轉換,這里記錄一下內容和方法,方便以后的使用和查找。根據模型的過程,將會按照數據集的處理、標簽轉化、文本向量化、模型構建、添加評估內容等幾個基礎的方面進行介紹。 二、內容介紹 2.1 數據的讀取 數據的讀取一般是直接使用pandas ...
數據集介紹 包含來自互聯網電影數據庫的50000條影評文本,對半拆分為訓練集和測試集。訓練集和測試集之間達成了平衡,意味着它們包含相同數量的正面和負面影評,每個樣本都是一個整數數組,表示影評中的字詞。每個標簽都是整數值 0 或 1,其中 0 表示負面影評,1 表示正面影評。 注意事項 ...