pytorch实现textCNN 1. 原理 2. 数据预处理 2.1 转换为csv格式 2.2 观察数据分布 2.3 由文本得到训练用的mini-batch数据 3. 模型 4....不过后来发现跟pytorch很相关的有个包torchtext能够很方便的做到这几步，所以直接来介绍用这个包的做法。 在贴代码之前先贴两个torchtext的教程。...import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class textCNN(nn.Module): def...__init__(self, args): super(textCNN, self).
本文主要介绍一篇将CNN应用到NLP领域的一篇论文 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，然后给出 PyTorch 实现 论文比较短...代码实现（PyTorch版） 源码来自于 nlp-tutorial，我在其基础上进行了修改（原本的代码感觉有很多问题） ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode...# TextCNN Parameter embedding_size = 2 sequence_length = len(sentences[0]) # every sentences contains...(nn.Module): def __init__(self): super(TextCNN, self)....(nn.Module): def __init__(self): super(TextCNN, self).
本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。...本文适合阅读的对象： 对深度学习、卷积神经网络和PyTorch有一定的基础 对卷积神经网络用于文本分类有一定实践经验的读者 在拥有上面基础的同时想进一步提高自己、增加对TextCNN的理解的读者 本文的重点部分是...： 结合PyTorch函数对一、二和三维卷积过程的详细解释； 可能是全网最详细的解释TextCNN过程的文章； 文章很长，读者若耐心读完，必将对TextCNN的理解提升一个层次。...因为TextCNN中用的是最大池化(1-Max pooling)，那我们这里就只详细介绍下PyTorch中的MaxPool类。和PyTorch的卷积类类似，池化类也分为一、二和三维的。...图1 双通道的TextCNN结构 ? 图2 用于文本分类任务的TextCNN结构描述 这里详细解释TextCNN架构及词向量矩阵是如何做卷积的。 第(2)部分是重点，理解好卷积过程是关键。
文章目录 目录 1.什么是textCNN 1.1 textCNN 提出的背景 1.2 textCNN 合理性分析 2.textCNN相比于传统图像领域的CNN有什么特点？...3.textCNN例子讲解 3.1 参数和超参数 3.2 textCNN的数据 3.3 textCNN的网络结构定义 3.4 代码 目录 1.什么是textCNN 1.1 textCNN 提出的背景...所以，我们称将用于文本分析的CNN网络叫做textCNN。 textCNN的变种 1.2 textCNN 合理性分析 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就....卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用 CNN 来提取句子中类似 n-gram 的关键信息. 2.textCNN相比于传统图像领域的CNN有什么特点？...3.textCNN例子讲解 3.1 参数和超参数 3.2 textCNN的数据 打标签分类，对每句话进行分类 jieba分词，可以选取的操作，自己添加词库和停用词。
TextCNN网络结构如图所示： 利用TextCNN做文本分类基本流程（以句子分类为例）： （1）将句子转成词，利用词建立字典 （2）词转成向量（word2vec，Glove，bert，nn.embedding...） （3）句子补0操作变成等长 （4）建TextCNN模型，训练，测试 TextCNN按照流程的一个例子。...(nn.Module): def __init__(self,words_num,embed_size,class_num,dropout_rate=0.1): super(textCNN...Embedding.Embedding(X_test) print(X_train_embed.size()) #print(X_test_embed.size()) ## TextCNN...textcnn = textCNN(words_num,10,2) model = train(textcnn,X_train_embed,Label) print(torch.max
滴滴云AI大师 最近花周末两天时间利用pytorch实现了TextCNN进行了中文文本分类，在此进行记录。...相关代码详见：https://github.com/PingHGao/textCNN_pytorch 数据获取 中文数据是从https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus...m.weight.data.normal_(0, 0.01) m.bias.data.zero_() 训练 有了数据和模型，只剩下训练了，使用pytorch...dataLoader = textCNN_data.textCNN_dataLoader(dataLoader_param) valdata = textCNN_data.get_valdata...net = textCNN(textCNN_param) weightFile = 'textCNN.pkl' if os.path.exists(weightFile):
论文地址：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 这篇文章是首次将CNN模型应用在文本分类中，在我的工作中，也是经常需要使用到TextCNN...TextCNN的网络结构 ? TextCNN的模型结构中主要包含如下的几个部分： Embedding层：将词映射成对应的向量。
然而研究证明，TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。...TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限...TextCnn的结构 有几篇文章都是textcnn，模型结构类似。...嵌入层(embedding layer) textcnn使用预先训练好的词向量作embedding layer。...DCNN] from: https://blog.csdn.net/pipisorry ref: [TextCnn原理及实践] [自然语言中的CNN–TextCNN（基础篇）] 《Convolutional
在本文中，我将借助有毒评论分类比赛数据https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge， 介绍TextCNN算法...关于TextCNN算法，有两篇不错的paper可供参考： (1) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (2) A Sensitivity...TextCNN原理 下面我以一张经典的图来简单介绍了以下TextCNN模型。在2014年提出，Yoon Kim使用了卷积 + 最大池化这两个在图像领域非常成功的好基友组合。我们先看一下他的结构。...TextCNN实现 上面简单介绍了下TextCNN的结构，我们来利用TextCNN来解决我们的有毒评论问题吧。...话不多说，下面就是我们TextCNN的架构，采用keras简单实现了下，和原始论文的模型有些不一样。
对于这种短文本分类，最先想到的就是经典的 TextCNN模型。实验证明，它的表现确实也优于其他的网络模型。 训练好网络模型后，发现测试效果差强人意，所以纯算法的效果也有待提升。...1.网络结构 采用 Yoon Kim 提出的TextCNN。...Q2：为什么 TextCNN 的表现优于 Char-CNN？ A2: TextCNN 的结构很简单，参数也较少。我们的场景相当于发现短文本中的谩骂片段，可能越简单的 CNN 模型反而越有效。...具体的流程图如下： 第一步，判断评论是否命中黑名单词，命中则判为谩骂； 第二步，判断评论是否命中疑似谩骂词，未命中则判为非谩骂； 第三步，将评论输入TextCNN模型，输出模型预测结果。...下表是加入策略前后，模型在测试集上的效果： 模型 precision recall F-score TextCNN 85.32% 86.18% 0.86 策略+TextCNN 89.03% 86.68%
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现（基于TensorFlow和Pytorch），而且教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码。...教程说明 这是使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程，把常用NLP模型用不到100行的代码实现了，教程里附论文下载，并且包含py和ipynb文件，经过测试全部通过。...TextCNN - BinarySentiment Classification 论文下载 Convolutional Neural Networks for SentenceClassification...(2014) 代码实现 TextCNN_Tensor.ipynb, TextCNN_Torch.ipynb 2-2....TextCNN的两种实现方式（使用TensorFlow和Pytorch） 总结 推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（
GitHub ：https://github.com/lyeoni/nlp-tutorial 神经机器翻译：提供了神经机器翻译的简单 PyTorch 实现，以及机器翻译过程中各种序列到序列（seq2seq...包含seq2seq，注意机制，自回归，Teacher-forcing； 问答匹配：提供了简单的 PyTorch 问答匹配实现。...包含textcn，文本分类，文本分类； 电影分级（韩国 NLP）：基于 TextCNN 的文本分类，其语料库是 Huffpost 的新闻分类数据集。包含TextCNN、文本分类、情感分析。
别慌，福利来了，GitHub上一位名为“huwenxing”（胡文星）的用户上传了一个项目，里面包含了7个基于Pytorch的文本分类模型，并提供了一个样本数据集，这对新手党来说，简直不要太方便！...GitHub链接： https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch 项目中，作者对7个模型都进行了训练和测试，最终得出了一个效果的对比列表...如果用词，提前分好词，词之间用空格隔开，python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量：utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量...模型效果 作者主要测试了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer,这七个文本分类模型。...得出的结果如下： 这七个模型都放在了项目的“models”文件夹中： 直接按以下代码调用即可： # 训练并测试：# TextCNNpython run.py --model TextCNN # TextRNNpython
TextCNN的算法原理 为了能够将CNN应用在文本建模上，需要对图像和文本的特征做比较。...TextCNN的网络结构如下图所示： 如上如所示，TextCNN的模型结构中主要包含如下的几个部分： Embedding层：将词映射成对应的向量。...对于TextCNN的详细的计算过程，如下图所示： 如上图所示，假设输入的文本为“I like this movie very much!”
Keras文本预处理 1、读取数据集 2、将文字转换成数字特征 3、将每条文本转换为数字列表 4、将每条文本设置为相同长度 5、将每个词编码转换为词向量 6、Keras文本预处理代码实现 三、基于keras的TextCNN...模型的构建、训练与测试 1、基础版CNN（模仿LeNet-5） 2、简单版TextCNN 3、使用Word2Vec词向量的TextCNN 四、绘制TextCNN模型结构图 1、环境配置 2、绘制模型图...（5）TextCNN的小变种 在词向量构造方面可以有以下不同的方式： CNN-rand: 随机初始化每个单词的词向量通过后续的训练去调整。...（1）TextCNN详细过程： Embedding：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点。...#构建TextCNN模型 #模型结构：词嵌入-卷积池化*3-拼接-全连接-dropout-全连接 def TextCNN_model_1(x_train_padded_seqs,y_train,x_test_padded_seqs
TextRNN在文本分类任务上的效果非常好，与TextCNN不相上下，但RNN的训练速度相对偏慢，一般2层就已经足够多了。 3....什么是textCNN 在“卷积神经⽹络”中我们探究了如何使⽤⼆维卷积神经⽹络来处理⼆维图像数据。...3.3 textCNN模型 textCNN模型主要使⽤了⼀维卷积层和时序最⼤池化层。假设输⼊的⽂本序列由n个词组成，每个词⽤d维的词向量表⽰。那么输⼊样本的宽为n，⾼为1，输⼊通道数为d。...textCNN的计算主要分为以下⼏步： 定义多个⼀维卷积核，并使⽤这些卷积核对输⼊分别做卷积计算。宽度不同的卷积核可能会捕捉到不同个数的相邻词的相关性。...下图⽤⼀个例⼦解释了textCNN的设计。这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。
1.2 pytorch代码实现 # -*- coding:utf-8 -*- # bert文本分类baseline模型 # model: bert # date: 2021.10.10 10:01 import...train_curve).plot() # loss曲线 1.3 结果与代码链接 单条样本测试结果： loss曲线： 相关代码链接如下： BERT文本分类jupyter版本[2] BERT文本分类pytorch...版本[3] 2.优化：基于Bert和TextCNN的魔改方法 2.1 TextCNN 在Bert问世前，TextCNN在文本分类模型中占据了举足轻重的位置。...TextCNN模型结构 2.2 魔改思路 作者在做完Bert和TextCNN的实验惊奇的发现，Bert往往可以对一些表述隐晦的句子进行更好的分类，TextCNN往往对关键词更加敏感。...2.3 pytorch代码实现 # -*- coding:utf-8 -*- # bert融合textcnn思想的Bert+Blend-CNN # model: Bert+Blend-CNN # date
基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架，包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块，已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取...hierarchical_softmax negative_sampling 跳字模型，skip_gram base hierarchical_softmax negative_sampling 安装 本项目基于Pytorch1.0...pypi.douban.com/simple/ lightNLP 模型 ner: BiLstm-Crf cws: BiLstm-Crf pos: BiLstm-Crf srl:BiLstm-Crf sa: TextCnn...re: TextCnn,当前这里只是有监督关系抽取 lm: Lstm,基础的LSTM，没有使用Seq2Seq模型 ss: 共享LSTM + 曼哈顿距离 te:共享LSTM + 全连接 tdp: lstm
最近，小编在 github 上发现了一份基于 PyTorch 和 keras 的 NLP 学习教程。这份教程内容相当丰富，内容涵盖神经网络机器翻译、问答匹配、电影评价分类、新闻分类等多个领域。...废话就不多说了，让我们一起来具体看看这些资源吧~ 神经机器翻译：这个 repo 提供了神经机器翻译的简单 PyTorch 实现，以及机器翻译过程中各种序列到序列（seq2seq）模型的比较。...关键词：序列到序列网络（seq2seq），注意机制，自回归，Teacher-forcing 问答匹配：这个 repo 提供了简单的 PyTorch 问答匹配实现。...关键词：textcn，文本分类，文本分类 电影分级（韩国 NLP）：此 repo 包含一个简单的源代码，用于基于 TextCNN 的文本分类任务中。其语料库是 Huffpost 的新闻分类数据集。...关键词：TextCNN、文本分类、情感分析 如果在学习中遇到相关问题，还可以点击下面的网址，加入小组答疑：https://github.com/lyeoni/nlp-tutorial/tree/master
nlp-tutorial nlp-tutorial是一个使用Pytorch／TensorFlow，学习自然语言处理的教程。大多数模型的代码行数少于100行。...环境依赖： Python 3.5+ Pytorch 1.0.0+ 代码和数据集 获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 NLP 即可获取。...TextCNN - Binary Sentiment Classification Paper - Convolutional Neural Networks for Sentence Classification...(2014) TextCNN.ipynb 3.
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