本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言处理领域最基础的任务之一，深度学习方法能够免除复杂的特征工程，直接使用原始文本作为输入，数据驱动地最优化分类准确率...在文本分类任务中，我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，以及基于CNN的序列模型供大家学习和使用（基于LSTM的模型见PaddleBook中情感分类一课）。...02 基于双层序列的文本分类 本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入（通常能达到段落或者篇章）组织为双层序列，完成对长文本的分类任务 |1.模型介绍 我们将一段文本看成句子的序列，而每个句子又是词语的序列...由于特征图本身已经是向量，因此最大池化实际上就是选出各个向量中的最大元素。将所有最大元素又被拼接在一起，组成新的向量。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的...5 文本分类实战 下面是利用Keras实现的CNN文本分类部分代码： # 创建tensor print("正在创建模型...") inputs=Input(shape=(sequence_length,...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...5、文本分类实战 下面是利用Keras实现的CNN文本分类部分代码： 1# 创建tensor 2print("正在创建模型...") 3inputs=Input(shape=(sequence_length...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。
趁着周末水一文，把最近用 huggingface transformers 训练文本分类模型时遇到的一个小问题说下。 背景 之前只闻 transformers 超厉害超好用，但是没有实际用过。...之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...["train"].shuffle(seed=42) eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42) 根据数据集格式不同，我们可以在...处理完我们便得到了可以输入给模型的训练集和测试集。
Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。...在对AS任务建模时，采用问题和答案对的形式建模，因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本分类任务中则稍有不同，文本分类建模方式为问题和标签。...本文参考《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》，该论文介绍了Attention机制在英文文本分类中的应用。...7：对模型输出的特征进行线性变换。 8：针对多类文本分类，需要将线性变换的输出通过softmax 参数设置 1:、这里优化函数采用论文中使用的Adam（尝试过SGD，学习速率0.1，效果不佳）。...将Attention机制应用在GRU和LSTM上，都取得了较好的性能提升，基于Attention的LSTM模型性能稍胜GRU模型。 附录 ? words.txt ? train.txt ?
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...因此，本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。 文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。...Single Channel Models: 虽然作者一开始认为多通道可以预防过拟合，从而应该表现更高，尤其是在小规模数据集上。但事实是，单通道在一些语料上比多通道更好； Static vs....下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...(DAN) 是在 NBOW model 的基础上，通过增加多个隐藏层，增加网络的深度 (Deep)。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...因此，本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。欢迎转载 1....5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后，获得了所有词的表示，然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示，最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...最新研究 根据github repo: state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems ，下面两篇论文提出的模型可以在文本分类取得最优的结果(
本文主要有三方面的贡献： 以金融文本分类为案例，探索了 UDA 在真实场景中的效果和不足； 探索了 UDA 在轻量级模型上的效果； 增加了原始 UDA 论文中未披露或未完成的研究，如领域外数据的影响，错误标记数据的影响...本文基于熵简NLP团队在真实业务场景上的实践经验，从垂直领域对于半监督技术的需求出发，详细介绍半监督学习中最新的代表技术之一UDA 算法的特性，以及在金融文本分类任务上的落地实践。...因此从文本情感这个角度来看，二者在分布上是类似的，这一点对于情感分类这样的监督任务是有益的。...04 UDA 技术在金融文本分类上的实践 了解了 UDA 的基本特性以及在实验室条件下的优良表现之后，本节将以金融资管领域中的一类金融文本分类问题作为实际任务，用来验证 UDA 算法在真实任务场景中的表现...实验方案 ① 分类模型 在实验中，我们在 UDA 的框架基础上，分别采用了 BERT_base 和 TextCNN 作为分类模型。
本文希望通过实践的方式对文本分类中的一些重要分类模型进行总结和实践，尽可能将这些模型联系起来，利用通俗易懂的方式让大家对这些模型有所了解，方便大家在今后的工作学习中选择文本分类模型。 二．...在词袋模型的基础上出现了向量空间模型，向量空间模型是通过特征选择来降低向量的维度，并利用特征权重计算增加稠密性，缓解了词袋模型高维度高稀疏性的问题。...然而这两种模型都没有考虑文本的语义信息，也就是说文本中任意两个词都没有建立联系，通过向量无法表示词和词之间的关系，这实际上是不符合常理的。...卷积核在句子上滑动得到激活值，然后接池化层为分类器提供feature map。这里利用max pooling来得到模型关注的关键词是否在整个文本中出现，以及相似的关键词和卷积核的相似度最大有多大。...实际上在真实的落地场景中，理论和实践往往有差异，理解数据很多时候比模型更重要。通过本文我们将传统本文分类方法以及深度学习模型进行介绍和对比，并利用keras框架对其中的模型进行文本分类实践。
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。...基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。...AlphaGo/人机大战/人工智能 同理，这两篇文章甚至分类都不同（前者在体育类别，后者在科技），要关联起来就更困难了。...基于主题模型的推荐策略 LDA训练出主题模型后，我们便可以利用模型预测某个词袋（Bag of Words）文档的主题分布，作为特征计算文本相似度。 ?...图1 基于主题模型的推荐策略 如上图，LDA预测出的结果是文档在N个topic上的权重分布，我们利用该分布计算文档间的余弦相似度/欧氏距离/皮尔逊相似度等，得出topN的相似文档，可作为相关推荐的结果。
（一）：文本预处理 1.文本分类流程 文本分类的流程如图 1所示，包括训练、特征抽取、训练模型、分类预测等几个主要环节。 ?...相对于其他分类问题，文本特征抽取的方式常见的有4种： 用映射或变换的方法把原始特征变换为较少的新特征； 从原始特征中挑选出一些最具代表性的特征； 根据专家的知识挑选最有影响的特征； 基于数学方法进行选取...但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。...文本实际上可以看作是由众多的特征词条构成的多维空间，而特征向量的选择就是多维空间中的寻优过程，因此在文本特征提取研究中可以使用高效寻优算法。...词向量的应用 特征选择也可以通过用映射或变换的方法把原始特征变换为较少的新特征。
在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。 BRIO解决什么问题？...训练和推理过程之间也存在差异，在生成过程中模型是基于自己之前的预测步骤，而不是目标总结。在推理过程中，当模型开始偏离目标(并变得更加混乱)时，就会造成更严重的偏差。...\2) XSum 基准测试使用 PEGASUS 作为基础模型（而不是 BART），这表明该方法可以独立于模型的选择使用。 作者在分析他们的主张方面做得很好。在下一段中提到了其中的几个重点的观点。...Few-shot Fine-tuning：结果表明，在 CNN/DM 数据集上只有 100 个（随机选择的）样本和 PEGASUS 在 XSum 上只有 1000 个样本时，BRIO-few 可以胜过...新的 n-gram：与 BART 相比，BRIO 在摘要中生成更多新的 n-gram。
问题 在我们的舆情系统里，客户标注了一批文章倾向性的数据，为了降低人工成本，客户希望使用模型来实现自动的标注。...但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下： 训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...分析与方案 要提升其他类别的准确率，最开始想的是可以直接对类别的置信度乘以一个权重，得到的新值作为最后的置信度。...显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。 同事测试反馈效果还不错。 进一步 更进一步考虑： 1....关于损失函数的理解 损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。 机器学习里经常出现的距离函数往往也是这样的。
文本建模方法大致可以分为两类：(1) 忽略词序、对文本进行浅层语义建模（代表模型包括LDA，Earth Mover’s distance等;(2)考虑词序、对文本进行深层语义建模（深度学习算法，代表模型包括...正如在人类的视觉系统的推理过程中，可以智能地对局部和整体（part-whole）的关系进行建模，自动地将学到的知识推广到不同的新场景中。...,文本分类) 。我们针对capsule network在文本分类任务上的应用做了深入研究。...文本主要研究胶囊网络在文本分类任务上的应用，模型的结构图如下： ? 其中，连续两个卷积层采用动态路由替换池化操作。动态路由的具体细节如下： ?...此外，为了提升文本性能，我们引入了两种网络结构，具体如下： ? 数据集：为了验证模型的有效性，我们在6个文本数据集上做测试，细节如下： ? 在实验中，我们和一些效果较好的文本分类算法进行了对比。
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。...使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。 通过构建朴素贝叶斯模型，得到的样本测试集准确率约为70%。...结语 OK，关于使用Python完成情感分类的实战我们就分享到这里，大家注意，上面的方法是通过构造DFIDF权重的文档词条矩阵（词袋法）。...如果你的文本非常大的话，使用这种方法会导致“词汇鸿沟”，即形成非常庞大的矩阵（而且还是稀疏矩阵），就会吃掉电脑的很多内存。而且这种方法还不能考虑到词与词之间的逻辑顺序。...为了克服这个问题，科学家想出了词向量、文档向量等方法，后期我也会把这部分内容的理论和实战给大家做一个分享。如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。
在文本分类任务中，我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，以及基于CNN的序列模型供大家学习和使用（基于LSTM的模型见PaddleBook中情感分类一课http://www.paddlepaddle.org...训练好的分类器能够自动判断新出现的用户评论的情感是正面还是负面，在舆情监控、营销策划、产品品牌价值评估等任务中，能够起到重要作用。以上过程也是我们去完成一个新的文本分类任务需要遵循的常规流程。...在本例中，我们继续向大家介绍几种最常用的文本分类模型，它们的能力和复杂程度不同，帮助大家对比学习这些模型学习效果之间的差异，针对不同的场景选择使用。 |2....在大多数需要一定语义理解（例如，借助上下文消除语义中的歧义）的文本分类任务上，以 CNN / RNN 为代表的序列模型的效果往往好于 DNN 模型。...本例中的 DNN 文本分类模型 在 PaddlePaddle 实现该 DNN 结构的代码见 network_conf.py 中的 fc_net 函数，模型主要分为如下几个部分： 词向量层：为了更好地表示不同词之间语义上的关系
这些都证明在算法改进提高分类效果的基础上，文本分类效果的进一步提高已经不能单纯依靠算法了。...---- 文本分类算法的进一步说明 来源：《简单的分类模型》 基于TFIDF的Rocchio算法 Rocchio的发音是”Rockey-O”。...朴素贝叶斯分类模型训练的过程其实就是统计每一个特征在各类中出现规律的过程，从理论上，讲贝叶斯分类的出错率最小，就试验结果来看，朴素贝叶斯在大型的数据集上表现出来难得的速度和准确度。...决策树的核心算法是一种贪心算法，它以自顶向下的方式在训练集的基础上构造决策树之后，取未知文本的属性，在决策树上测试路径由根结点到叶结点，从而得到该文本的所属类别。...KNN的训练过程较快，而且可以随时添加或更新训练例来调整。但它分类的开销会很大，因为需要很大的空间来保存训练例，而且分类效率很差，有看法认为在小数据集上KNN的表现优异。
本教程展示了改善文本分类的方法，包括：做一个验证集，为AUC预测概率，用线性模型代替随机森林，使用TF-IDF权衡词汇，留下停用词，加上二元模型或者三元模型等。...有一个Kaggle的训练比赛，你可以尝试进行文本分类，特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。...这对随机森林很有意义，这是一个高度非线性的、有表现力的、高差异的分类，需要一个配给相对比较高的例子用于维数。线性模型在这方面不太苛求，他们甚至可以在d>>n的情况下work。...我们发现，如果我们不限制维数，即使这样一个小的数据集也会使我们耗尽内存。我们可以在12 GB RAM的机器上带动大约40,000个特征。甚至引起交换。 对于初学者来说，我们尝试20,000个特征。...结语 我们展示了改善文本分类的方法： 做一个验证集 为AUC预测概率 用线性模型代替随机森林 使用TF-IDF权衡词汇 留下停用词 加上二元模型或者三元模型 公众排行榜得分反映了验证得分：都大约是96.3
庆幸的是，深度学习解决了这个问题（至少很大程度上解决了），它允许我们在几乎“零背景”的前提下，为某个领域的实际问题建立模型。本文延续上一篇文章所谈及的文本情感分类为例，简单讲解深度学习模型。...如Bengio等学者基于深度学习的思想构建了神经概率语言模型，并进一步利用各种深层神经网络在大规模英文语料上进行语言模型的训练，得到了较好的语义表征，完成了句法分析和情感分类等常见的自然语言处理任务，为大数据时代的自然语言处理提供了新的思路...这种思路看起来有效，实际上非常有问题，比如一个稳定的模型会认为3跟4是很接近的，因此[1, 3, 2]和[1, 4, 2]应当给出接近的分类结果，但是按照我们的编号，3跟4所代表的词语意思完全相反，分类结果不可能相同...现在我们基于LSTM（Long-Short Term Memory，长短期记忆人工神经网络）搭建一个文本情感分类的深度学习模型，其结构图如下： 模型结构很简单，没什么复杂的，实现也很容易，用的就是Keras...说点总结 文章很长，粗略地介绍了深度学习在文本情感分类中的思路和实际应用，很多东西都是泛泛而谈。笔者并非要写关于深度学习的教程，而是只想把关键的地方指出来，至少是那些我认为是比较关键的地方。
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