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 ...
目錄 transformer GPT bert RoBERTa ALBERT spanBert xlnet transformer transformer就是大名鼎鼎的論文 Attention Is All You Need ,其在一些翻譯任務上獲得了SOTA的效果。其模型整體結構如下圖所示 encoder和decoder 其整體結構由encoder和decoder組成,其中encoder由 個 ...
2020-06-17 10:32 0 2519 推薦指數:
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 ...
CNN模型將輸入進行卷積操作,並利用K-MAX pooling操作,最終將變長的文本序列輸出為定長的序 ...
目錄 1、RNN和LSTM簡介 2、tree-LSTM模型 Child-Sum Tree-LSTMs N-ary Tree-LSTMs 3、MT-LSTM 4、topicRNN 1、RNN和LSTM簡介 首先我們來簡要 ...
目錄 1、HAN 2、inner-attention for NLI 3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN ...
近期閱讀了一些深度學習在文本分類中的應用相關論文(論文筆記),同時也參加了CCF 大數據與計算智能大賽(BDCI)2017的一個文本分類問題的比賽:讓AI當法官,並取得了最終評測第四名的成績(比賽的具體思路和代碼參見github項目repo)。因此,本文總結了文本分類相關的深度學習模型、優化 ...
代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目標 上階段cute-dl已經可以構建基礎的RNN模型。但對文本相模型的支持不夠友好, 這個階段的目標是, 讓框架能夠友好地支持文本分類和本文生成任務。具體包括: 添加嵌入層 ...
實戰:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一、簡介: 1、傳統的文本分類方法:【人工特征工程+淺層分類模型】 (1)文本預處理: ①(中文) 文本分詞 正向/逆向/雙向最大匹配 ...
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 ...