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深入TextCNN(一)详述CNN及TextCNN原理

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。 : 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。 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。 (二)TextCNN的超参数调参 首先,我们默认的TextCNN模型超参数一般都是这种配置。如下表: ? 这里将一下调参的问题,主要方法来自论文[2]。 基础参数配置和调参方法,我们在【深入TextCNN】的实战篇马上就会用到。

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TextCNN的PyTorch实现

# TextCNN Parameter embedding_size = 2 sequence_length = len(sentences[0]) # every sentences contains (nn.Module): def __init__(self): super(TextCNN, self). # TextCNN Parameter embedding_size = 2 sequence_length = len(sentences[0]) # every sentences contains (nn.Module): def __init__(self): super(TextCNN, self). -1) # [batch_size, output_channel*1*1] output = self.fc(flatten) return output model = TextCNN

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    深度学习算法原理——TextCNN

    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。

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    【NLP实战】文本分类之 TextCNN

    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。

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    基于TextCNN的谩骂评论识别模型

    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%

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    深度学习在NLP中的应用——TextCNN

    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!”

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    textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

    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。

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    干货 | textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

    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。

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    textCNN和lightGBM模型对景区口碑评价进行情感分析

    直接转成了固定维数的结构化数据,可直接送入模型 lightGBM进行5折bagging,baseline: 0.52451 xgboost单模型全集训练,baseline: 0.52832 textCNN , baseline: 0.51386 random foreset 多分转二分,给stacking做融合 textCNN详见链接:https://github.com/brightmart/ text_classification 小小的创新: 在做textCNN的时候,会进行一个sequence padding处理,此处并非简单的截断和随机填补成固定长度。

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    fastText、TextCNN、TextRNN…这套NLP文本分类深度学习方法库供你选择

    如果你想了解更多关于文本分类,或这些模型可以应用任务的数据集详细信息,可以点击链接进行查询,我们选择了一个: https://biendata.com/competition/zhihu/ 模型: 1.fastText 2.TextCNN anthology/D14-1181) 结构:降维---> conv ---> 最大池化 --->完全连接层--------> softmax 查看:p7_Text CNN_model.py 为了能够使用TextCNN

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    序列特征的处理方法之二:基于卷积神经网络方法

    前言 上一篇文章介绍了基本的基于注意力机制方法对序列特征的处理,这篇主要介绍一下基本的基于卷积神经网络方法对序列特征的处理,也就是TextCNN方法。 鉴于针对句子序列建模的卷积神经网络TextCNN也是针对embedding matrix做处理,因此选用TextCNN来对用户感兴趣的物品序列进行处理。 TextCNN原理 如图 2 所示为TextCNN对句子序列建模并进行分类的示意图: Embedding:每个单词包括标点都被处理成5维的embedding vector,句长为7,因此处理之后为7× 应用在序列特征上 我们主要借鉴的是上面介绍的TextCNN提取特征的方法,也就是上面介绍的如何把embedding matrix变为最终的6维特征向量的方法。 与此同时,之前介绍过多值类别特征的处理方法,同样可以采用textCNN进行局部特征的提取。

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    2021数据挖掘赛题方案来了!

    本项目使用TextCNN模型进行实践。 格式:文件名,LABEL (0正常心电图,1异常心电图) 实践思路 TextCNN 模型是由 Harvard NLP 组的 Yoon Kim 在2014年发表的 《Convolutional Neural 本实践使用TextCNN模型对心电数据进行分类。 改进思路 使用多折交叉验证,训练多个模型,对测试集预测多次。 在读取数据时,加入噪音,或者加入mixup数据扩增。 使用更加强大的模型,textcnn这里还是过于简单。 实践代码 数据读取 !\rm -rf val train trainreference.csv 数据说明.txt ! return paddle.to_tensor(self.mat[index][:, :, idx:idx+self.mat_dim]), self.label[index] 模型构建 class TextCNN

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    七夕礼物没送对?飞桨PaddlePaddle帮你读懂女朋友的小心思

    sh download_data.sh (3)模型下载 我们开源了基于海量数据训练好的对话情绪识别模型(基于TextCNN、ERNIE等模型训练),可供用户直接使用,并提供两种下载方式。 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub) mkdir models && cd models hub download emotion_detection_textcnn # TextCNN 模型 sh run.sh eval # ERNIE 模型 sh run_ernie.sh eval (5)模型训练 基于示例的数据集,可以运行下面的命令,在训练集(train.tsv 具体方法如下: 如果用户基于开源的 TextCNN模型进行 Fine-tune,需要修改run.sh和config.json文件。 /models/textcnn --vocab_path ./data/vocab.txt config.json 配置修改如下: # vocab_size为词典大小,对应上面.

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    textRNNtextCNN文本分类

    什么是textCNN 3.1 ⼀维卷积层 3.2 时序最⼤池化层 3.3 textCNN模型 4. 代码实现 5. 参考文献 1. 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。 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。

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    广告行业中那些趣事系列21:从理论到实战BERT知识蒸馏

    来学习知识,从而使TextCNN不仅达到了媲美BERT的分类效果,而且还能很好的满足线上推理速度的要求。 而传统的文本分类算法比如TextCNN可以轻松满足线上推理的需求,但是效果相比BERT还是有点不如人意。 知识蒸馏通俗的理解就是BERT当老师,TextCNN当学生,让BERT这个老师把学到的知识传授给TextCNN这个学生,这样就能让TextCNN达到和BERT媲美的效果,最后我们线上去部署TextCNN 将BERT作为老师模型,把 TextCNN作为学生模型来学习老师的知识。按照目前的实验效果来看,TextCNN学到了BERT的知识,在测试集和真实分布数据集上的效果良好,推理速度也是满足时延的。 构造TextCNN代码如下: class TextCNN(object): """ 利用bert作为teacher,指导textcnn学习logits,损失函数为KL散度 ""

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