什么是PyTorch?   PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具,用于处理大规模图像分析,包括物体检测,分割与分类.但是它的功能不仅限于此.它与其它深度学习框架结合,能够完成复杂的算法.PyTorch用Python和C++编写.   PyTorch属于深度学习框架中的重要一员,与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同,它是动态计算图模式,其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变,而其它框架都是静态计算图模式,其模型在

一.介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础:词向量技术. 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型,它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词,从而得到每一个单词的向量表示. 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec.在实验中将以小说<三体>为例,展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果. 在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量,并利用这些词向量来做一些简单的运算和测试,以探索词向量中包含的语义信息. 知识点 N-Gram(NPLM) 语言模型 Wo

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出 比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:

https://blog.csdn.net/nlpuser/article/details/88067167 https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/79310176

还是同前一篇作为学习入门. 1. KNN算法描述: step1: 文本向量化表示,计算特征词的TF-IDF值 step2: 新文本到达后,根据特征词确定文本的向量 step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量,相似度度量采用“余弦相似度”,根据实验测试的结果调整k值,此次选择20 step4: 在新文本的k个邻居中,依次计算每类的权重, step5: 比较类的权重,将新文本放到权重最大的那个类中 2. 文档TF-IDF计算和向量化表示 # -*- coding: utf-8

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡

TensorFlow的介绍   TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.   TensorFlow是一个著名的开源的人工智能系统,被广泛应用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域.它目前支持的程序

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_34061042/article/details/89700664 一维向量及其运算 tensor 是 TensorFlow.js 的数据中心单元:由一组数值组成的一维或多维数组.在 TensorFlow.js中,一维向量的构造函数主要为:tf.tensor()和tf.tensor1d() 可以用set()和get()函数分别获取和设置向量中的元素值.   一维向量的运算函数有很多,说明如下: tf.add() 两个向量的对应元素

http://c.biancheng.net/view/1938.html 前面我们介绍了如何将卷积网络应用于图像.本节将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

在NLP(自然语言处理)领域,文本表示是第一步,也是很重要的一步,通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字,因为普通的文本语言机器是看不懂的,必须通过转化来表征对应文本.早期是基于规则的方法进行转化,而现代的方法是基于统计机器学习的方法. 数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限,在本文中数据指的就是文本表示,所以,弄懂文本表示的发展历程,对于NLP学习者来说是必不可少的.接下来开始我们的发展历程.文本表示分为离散表示和分布式表示: 1.离散表示 1.1 One-h

在上一节中,我们介绍了如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络.一般情况下,搭建完模型后训练不会一次就能达到比较好的效果,这样,就需要不断的调整和优化模型的各个部分.从而引出了本文的主旨:如何优化模型. 在本节中,我们将介绍从数据集到模型各个部分的调整,从而可以有一个完整的解决思路. 1.数据集部分 1.1 数据集划分 一般情况下,我们会把数据集分成三个部分:训练集,验证集和测试集.依据数据集的大小,如果数据集比较大,数万或数十万个,可以将数据集采用7:2:1或8:1:1的比例来划分.

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“词袋”嵌入来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:不考虑相关单词顺序特征,长文本的处理困难 步骤如下: step1:导入需要的包 step2:准备数据集 step3:选择参数(每个文本保留多少单词数,最低词频是多少) step4:构建词袋 step5:分割数据集

本文以思维导图的形式,为大家介绍了深度学习的核心内容,主要包括:深度学习与Pytorch简介.词向量.用pytorch处理常见的NLP和CV任务.图片风格迁移和GAN.Seq2Seq与Attention和问答系统.本文的主要知识内容源于七月在线的<PyTorch的入门与实战>,经授权发布,另感谢吴同学的学习笔记. 深度学习回顾与Pytorch简介 词向量介绍 语言模型 自然语言分类任务 简单图片分类 Pytorch风格迁移与Gan网络 SeqSeq与Attention 问答系统 [写在最后]最

PyTorch torch.autograd模块 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程. autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并, 以后直接使用Tensor即可, 不要使用Variable了) backward: 一个Sc