文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务,可用的模型非常多,相关的开源代码也非常多了.这篇博客用一个CNN模型,对新闻文本进行分类. 全部代码有4个模块:1.数据处理模块(命名为:cnews_loader.py) :2.模型搭建模块(命名为cnn_model.py):3.模型运行模块(命名为run_cnn.py):4.模型预测模块(命名为predict.py). GitHub地址:https://github.com/DengYangyong/Chinese_Text_Classificati

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

RNN模型由于具有短期记忆功能,因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题,尤其是引入门控机制后,能够解决长期依赖问题,捕获输入样本之间的长距离联系.本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型,模型的结构为:LSTM(GRU)—dropout—LSTM(GRU)—dropout—全连接层—输出层,比较简单.关于TensorFlow搭建RNN模型有关的内容,在这篇<TensorFlow之RNN:堆叠RNN.LSTM.GRU及双向LSTM>博客里阐述得比较清楚了,这里不赘述. 尽管RNN模型天然比较

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

开源 iOS 项目分类索引大全 GitHub 上大概600个开源 iOS 项目的分类和介绍,对于你挑选和使用开源项目应该有帮助 系统基础库 Category/Util sstoolkit 一套Category类型的库,附带很多自定义控件 功能不错-     BlocksKit 将Block风格带入UIKit和Founcation     cocoa-helpers 一些Cocoa的扩展 2年前的工程     CoconutKit 一系列扩展和一些自定组件     STUtils 一系列扩展包  

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

Atitit 知识管理的重要方法 数据来源,聚合,分类,备份,发布 搜索 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication1 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication 什么是RSS    联合供稿(Syndication)RSS是英文Rich Site Summary(丰富站点摘要) 缩写或者Really Simple Syndication(真正简单的整合,对rss2.0而言,是这三个词的缩

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

系列目录 建立好42节的表之后,每个字段英文表示都是有意义的说明.先建立,就知道表的关系和用处了,当然,我的设计只是一个参考,你可能有很多改进的地方. 我们的工作流具体细节流程是这样的: 最终我们的模块也是这样的,最后理想也是这样的.现在从表单设计入手一步一步来. 今天解决分类管理,字段管理 准备开始 1.同样启用代码生成器生成最基础的源码.把表和目录都创建起来,每一个类都是对应每一个表. 2.在App.Admin---->Areas---->创建Flow文件夹 3.修改路由规则 using

页面权限与页面控件权限经过简单的调试后,终于启用起来了,以后大家添加新页面时,就必须按照本章介绍的方法,将你新增的页面注册到系统中,这样才能访问与进行相关操作. 下面讲讲如何创建一个分类类型的页面. 分类类型,顾名思义指的是按照一定规律.特点进行归类划分,放到一块的集合.我们开发时这些分类类型,经常用下拉列表来表现,如果有多级分类时,采用的是下拉树列表方式显示. 普通下拉列表 下拉树列表 下面将介绍如何从创建数据表.修改文件到权限绑定逐个步骤进行说明. 首先,我们先要创建好数据表 我们打开数据字