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

#基于IMDB数据集的简单文本分类任务 #一层embedding层+一层lstm层+一层全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: '''Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification task. The dataset is actually too small for LSTM to be of any advantage compared to simpler, much faster

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tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc

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谈到文本分类,就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks).这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果,而运用在这里的卷积可以分为1d .2d甚至是3d的.  下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结. 1 yoon kim 的<Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>.(2014 Emnlp会议)  他用的结构比较简单,就是使用长度不同的 filter 对文本矩阵进行卷

用于文本分类的RNN-Attention网络 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 Attention机制在NLP上最早是被用于seq2seq的翻译类任务中,如Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这篇文章所说. 之后在文本分类的任务中也用上Attention机制,这篇博客主要介绍Attention机制在文本分类任务

https://www.jqr.com/article/000225 这篇文章的目的是帮助新手和外行人更好地了解我们新论文,我们的论文展示了如何用更少的数据自动将文本分类,同时精确度还比原来的方法高.我们会用简单的术语进行解释自然语言处理.文本分类.迁移学习.语言建模.以及我们的方法是如何将这几个概念结合在一起的.如果你已经对NLP和深度学习很熟悉了,可以直接进入项目主页,查看相关技术信息:nlp.fast.ai/category/classification.html 简介 5月14日,我们发

http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/53239856 最近在一个项目里使用了fasttext[1], 这是facebook今年开源的一个词向量与文本分类工具,在学术上没有什么创新点,但是好处就是模型简单,训练速度又非常快.我在最近的一个项目里尝试了一下,发现用起来真的很顺手,做出来的结果也可以达到上线使用的标准. 其实fasttext使用的模型与word2vec的模型在结构上是一样的,拿cbow来说,不同的只是在于word2vec

http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍,各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解.在这一篇中,小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法,也就是fastText分类器.fastText与word2vec的提出者之所以会想到用fastText取代CNN(卷积神经网络)等深度学习模型,目的是为了在大数据情况下提高运算速度. 其实,文本的学习与图像的学习是不同的

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr