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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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    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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    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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    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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    【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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    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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    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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    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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    形状或纹理:了解CNN中的区别特征

    先前的证据表明卷积神经网络(CNN)的后层神经元对复杂的物体形状有反应相比,最近的研究表明,CNN实际上表现出“纹理偏差”:给定具有纹理形状提示的图像(例如,风格化图片),CNN会偏向于预测与纹理相对应的类别 我们这样做的目的是更好地了解网络中包含的形状信息的类型是有区别的,形状信息在何处编码以及网络在训练期间何时了解对象形状。 我们表明,网络在训练的前几个时期学习了大部分总体形状信息,并且该信息在很大程度上被编码在CNN的后几个层中。最后,我们表明形状的编码并不意味着对局部每像素语义信息的编码。 实验结果发现可以更准确地了解当前CNN的行为,从而有助于为将来的设计选择提供依据。 Contrasting the previous evidence that neurons in the later layers of a Convolutional Neural Network (CNN

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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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    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)

    新闻主题分类 (判断新闻属于哪一个类别,属于财经,体育,娱乐,时事等类别)自动问答系统问句分类社区问答系统 (对文本进行多Label分类,可以参照知乎看山杯)AI法官 (依据文本分析通过罚金Label法条 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 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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