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深入TextCNN(一)详述CNNTextCNN原理

: 结合PyTorch函数对一、二三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。...互相关卷积的区别仅仅在于卷积核是否进行翻转,因此互相关也可以称为不翻转卷积。...1.三维卷积主要思想一维二维的相似,主要区别就是输入数据本身是几维的,那么就用几维卷积。对于三维卷积的输出深度 ? 、高度 ? 宽度 ?...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。PyTorch的卷积类类似,池化类也分为一、二三维的。...):相对于其他超参数来说,影响较小点 在这里提出TextCNN基础参数配置调参方法,我们在【深入TextCNN】的实战篇马上就会用到。

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轻松搞懂【TF-IDF、word2vec、svm、cnntextcnn、bilstm、cnn+bilstm、bilstm+attention实现】英文长文本分类

word2vec+BiLSTM、TextCNNCNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中英文情感分类代码详解 就这?...对于二分类问题,一个样本的类别只有两种,我们用0,1分别表示两种类别,01也可以分别叫做负面正面。...4 实验参数设置 本次实验主要实现了四种分类算法,分别为Bi-LSTM、TextCNNCNN+Bi-LSTM以及支持向量机。...')(embed) cnn3 = MaxPooling1D(pool_size=36)(cnn3) # 合并三个模型的输出向量 cnn = concatenate([cnn1,...6 讨论分析 通过本次实验,我们可以发现本任务更适用于使用支持向量机进行分类,其次是CNN+Bi-LSTM模型,最后是TextCNN模型Bi-LSTM模型。

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textCNN初探

3.textCNN例子讲解 3.1 参数超参数 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...1.相同点: textCNN传统的CNN的结构非常类似,都是包含输入层,卷积层,池化层最后的输出层(softmax)等;可用于CNN防止过拟合的措施,如:dropout , BN , early_stop...2.创新点: 卷积层: 在处理图像数据时,CNN使用的卷积核的宽度高度的一样的,但是在text-CNN中,卷积核的宽度是与词向量的维度一致!!!...而高度CNN一样,可以自行设置(通常取值2,3,4,5),高度就类似于n-gram了。...3.textCNN例子讲解 3.1 参数超参数 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,自己添加词库停用词。

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【NLP实战】文本分类之 TextCNN

CNN尽管效果在某些时候会稍逊RNN以及RNN的变体,但是CNN在速度方面却有着无可比拟的效果,且由于它的可并行性广被工业界喜爱。...简介 CNN,做过图像的朋友们都知道,比如图像分类、目标检测、分割等,很多都是利用CNN提取图像的深层次图像表征,并且取得了state-of-the-art performance,在图像领域大放异彩。...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。...本文的主要动机是为了解决RNN的不可并行性,利用CNN的高速并行性。因此,在performance上可以会有些差。...话不多说,下面就是我们TextCNN的架构,采用keras简单实现了下,原始论文的模型有些不一样。

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textCNNlightGBM模型对景区口碑评价进行情感分析

此时,过滤出了真正的关键词无意义词,为了再过滤无意义词,可以根据整个文档进行统计,词在文档中出现的频率越高,该打分应该越小(idf)。...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随机填补成固定长度。...模型融合 采用stacking,在做上述几个单模型时,都会进行stacking特征的预提取,最终用xgb进行第二层的学习,随机堆了200多个lgbm模型一些开源模型后能够提升到0.53362。

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TextCNN文本分类(keras实现)「建议收藏」

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...(2)卷积层(Convolution Laye) 在处理图像数据时,CNN使用的卷积核的宽度高度的一样的,但是在text-CNN中,卷积核的宽度是与词向量的维度一致!...而高度CNN一样,可以自行设置(通常取值2,3,4,5),高度就类似于n-gram了。...(2)使用Keras进行深度学习 (3)NLP论文 (4)卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 (5)用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 – 综述实践 (6)...深度学习在文本分类中的应用 (7)深度学习与文本分类总结第一篇–常用模型总结 (8)基于 word2vec CNN 的文本分类 :综述 & 实践 本人博文NLP学习内容目录: 一、NLP基础学习 1

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NLP实战 | BERT文本分类及其魔改(附代码)

---- 写在前面 本文主要介绍了两种文本分类模型:BERT文本分类基础模型,及基于BertTextCNN的魔改模型。在作者实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果。...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BertTextCNN...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BertTextCNN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

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深度学习在NLP中的应用——TextCNN

卷积神经网络 卷积神经网络中最重要的两个操作是卷积池化,由卷积+池化构成CNN的基本操作,通过堆叠卷积+池化的过程实现图像深层语义特征的抽取。...卷积神经网络的基本结构如下图所示: 在图中的CNN网络由两组基本操作(卷积Convolutions池化Subsampling)全连接层构成。...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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NLP文本分类情感分析竞赛总结

1.2 CCL中移在线任务描述 中移在线比赛是一个长文本多分类问题,达观杯的主要区别是类别的层次增加了,也就是说类别是树状结构。 该题的目标是通过10086的语音转对话文本,判断用户的意图。...对于短文本,CNN配合Max-pooling池化(如TextCNN模型)速度快,而且效果也很好。因为短文本上的关键词比较容易找到,而且Max-pooling会直接过滤掉模型认为不重要特征。...但是对于长文本直接用CNN就不行了,在客服领域意图分类任务里,TextCNN会比HAN模型低十多个点,几乎没法用。当然我们可以在TextCNN前加一层LSTM,这样效果就能提升很多。...4.1 TextCNN CNN家族在文本分类比较出名的就是Kim的TextCNNkaiming的DPCNN,DPCNN我还没有跑出过比较好的结果,就介绍下TextCNN。...这就是TextCNN抓取关键词的机制。 我一般喜欢在CNN前面加一层LSTM,效果相对不错。也可以把CNN换成Capsules组合成新模型。

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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

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BERT媲美的效果,最后我们线上去部署TextCNN...下面通过手写数字集样本1来对比 soft targethard target的区别: 图5 对比 soft targethard target的区别 通过上图可以发现Hard target中样本的分布比较...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,在测试集真实分布数据集上的效果良好,推理速度也是满足时延的。...: x_batch, cnn.labels: label_batch, cnn.teacher_logits: teacher_logits...=102, i)) for i in indices] #textcnn不需要CLS SEP train_step(indices_cnn, labels,teacher_logits

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广告行业中那些趣事系列:从理论到实战BERT知识蒸馏

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BERT媲美的效果,最后我们线上去部署TextCNN...L_softL_hard分别对应的是样本soft targethard target。下面通过手写数字集样本1来对比 soft targethard target的区别: ?...图5 对比 soft targethard target的区别 通过上图可以发现Hard target中样本的分布比较“极端”,是0或者1,而Soft target中样本的分布会更加平滑一些。...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,在测试集真实分布数据集上的效果良好,推理速度也是满足时延的。...=102, i)) for i in indices] #textcnn不需要CLS SEP train_step(indices_cnn, labels,teacher_logits

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开发 | CNN 那么多网络有何区别?看这里了解 CNN 发展历程

在这里并没有对时间进行统计,而是对模型参数网络的精度进行了纵横对比。 其中有几个网络作者觉得是必学非常值得学习经典的:AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG-16、NiN。...因此有了 CNN 的三个特性了:1. 局部感知、2. 下采样、3. 权值共享。 ?...暴风雨来临了,AlexNet 的成功开始了一场小革命,卷积神经网络 CNN 现在是深度学习的主力,于是有人称 “网络越复杂处理的任务越厉害”。...根据 Min Lin 的 NiN 论文,他们说这个 “网络的网络”(NIN)能够提高 CNN 的局部感知区域。...简单的举一个例子,如果你对某种图像数据很了解,但是不懂 CNN 如何对这些图像进行提取高维特征,那么最后可能还是会使用 HOG 或者传统的 SIFT 特征检测算法。

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轻松搞懂Word2vec FastText+BiLSTM、TextCNNCNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中英文情感分类

本人在大三期间做了一个关于“疫苗接种”主题的舆情分析,主要涉及的技术有:爬虫(微博知乎评论)、数据清洗、文本特征提取、建立模型(SVM、BiLSTM、TextCNNCNN+BiLSTM、BiLSTM...本篇主要会涉及到关于数据清洗、文本特征提取以及建模(BiLSTM、TextCNNCNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention)几个部分,剩下的内容可以查看我另外几篇博客。...【Python】 SVM:轻松搞懂word2vec+SVM(支持向量机)实现中英文情感分类 爬虫:我爬取了知乎微博上网友们在热门话题讨论的内容,并对其进行了情感分析关键词提取 英文文本:【TF-IDF...、word2vec、svm、cnntextcnn、bilstm、cnn+bilstm、bilstm+attention】英文长文本分类实战 前言 讲道理,这篇博客应该可以帮助很多只有一点点NLP的朋友...当CNN融合了循环神经网络时,就是结合了这两者的功能,往往效果会有所提升。 PS:不要想着拿TextCNN去融合BiLSTM,不是说不能融合,是没有必要。

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NLP: Text Neural Network (Part1: textRNN, textCNN)

Pooling 时序池化最大层 其实就是max pooling, 只是在不同的channel中,输入时的时间步数(time)各不相同 TextCNN 原理 TextCNN = CNN + max-over-time...pooling 定义 1D-CNN-kernel, 计算words之间的correlation 将所有channel经过 max-over-time-pooling 进行处理,并把output处理成vector...通过全连接将 vector分类 TextCNN 算法结构 下图⽤⼀个例⼦解释了textCNN的设计。...给定2个⼀维卷积核,核宽分别为24,输出通道数分别设为45。因此,⼀维卷积计算后,4个输出通道的宽为 11 - 2 + 1 = 10,而其他5个通道的宽为 11 - 4 + 1 = 8。...最终,使⽤全连接将9维向量变换为2维输出,即正⾯情感负⾯情感的预测。 图片

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NLP文本分类情感分析竞赛总结

1.2 CCL中移在线任务描述 中移在线比赛是一个长文本多分类问题,达观杯的主要区别是类别的层次增加了,也就是说类别是树状结构。 该题的目标是通过10086的语音转对话文本,判断用户的意图。...对于短文本,CNN配合Max-pooling池化(如TextCNN模型)速度快,而且效果也很好。因为短文本上的关键词比较容易找到,而且Max-pooling会直接过滤掉模型认为不重要特征。...但是对于长文本直接用CNN就不行了,在客服领域意图分类任务里,TextCNN会比HAN模型低十多个点,几乎没法用。当然我们可以在TextCNN前加一层LSTM,这样效果就能提升很多。...4.1 TextCNN CNN家族在文本分类比较出名的就是Kim的TextCNNkaiming的DPCNN,DPCNN我还没有跑出过比较好的结果,就介绍下TextCNN。...这就是TextCNN抓取关键词的机制。 我一般喜欢在CNN前面加一层LSTM,效果相对不错。也可以把CNN换成Capsules组合成新模型。

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基于TextCNN的谩骂评论识别模型

(非谩骂) 酱婶儿的: *痹!中国人的脸被这垃圾丢到国际上了。...接下来将在一二部分简单介绍数据来源前期准备,第三部分介绍网络模型的选择调参优化,最后一部分介绍最终的模型流程。 一. 数据来源 样本数据主要来自于人工标注。...1.网络结构 采用 Yoon Kim 提出的TextCNN。...在选取网络结构的时候,有尝试采用 Char-CNN、LSTM 等其他网络,但最终结果显示 TextCNN 的表现最好。 一些思考(之一本正经地强行解释): Q1:为什么 CNN 的表现优于 RNN?...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。

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基于keras的文本分类实践基于keras的文本分类实践

词嵌入解决了文本表示的问题,下面介绍基于深度学习网络的文本分类模型,主要包括CNN、RNN、LSTM、FastText、TextCNN、HAN。...2)RNN 循环神经网络(RNN)CNN相比不同点在于,CNN学习空间中局部位置的特征表示,RNN学习的是时间顺序上的特征。因此RNN适合处理具有时间序列特点的数据,例如文本等。...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,以及相似的关键词卷积核的相似度最大有多大。 ? TextCNN相比FastText来说文本信息保留更好,特征表示更全面。...总结 模型 准确率 MLP 0.85604 CNN 0.87644 RNN 0.86344 LSTM 0.86304 FastText 0.85805 TextCNN 0.86906 HAN 0.86052...通过实验结果可以看到每个模型的训练效果,CNN模型的准确率达到最高,而更加复杂的模型效果反而一般,而且在训练耗时方面,CNN以及MLP等模型的训练速度更快,TextCNN以及HAN等模型训练速度相对更慢

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基于机器学习的情感分析方法

而目前可以用来处理这类问题的机器学习模型有很多,如朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、CNN等等,本文采用深度学习TextCNN模型进行电影评论数据的情感分类,下面看其具体实现的过程。...2、构建模型 构建TextCNN模型,模型结构如下图所示: ? 模型包括词嵌入层、卷积层、池化层全连接层。...TextCNN模型与CNN模型结构类似,具体可回顾老shi前面介绍CNN模型的文章 利用Tensorflow2.0实现卷积神经网络CNN (1)配置模型相关参数: class CONFIG():...w2v vocab_size = 58954 # 词汇量,与word2id中的词汇量一致 n_class = 2 # 分类数:分别为posneg...模型: class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, config): super(TextCNN, self).

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