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。
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
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....import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class textCNN(nn.Module): def...__init__(self, args): super(textCNN, self).
# 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
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%
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。
-->(droput)-->softmax layer 图片 TextRNN 也可以把LSTM换成GRU单元,添加DropOut 或者 BatchNormalization 等 TextRNN 比上 TextCNN...训练速度慢上一些 TextCNN 定义 1-D single-channel 卷积计算 图片 1-D multi-channel 卷积计算 图片 2-D 卷积计算 图片 Max-Over-Time...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...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。
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。
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
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。...(nn.Module): def __init__(self, param): super(textCNN, self)....net = textCNN(textCNN_param) weightFile = 'weight.pkl' if os.path.exists(weightFile):...dataLoader = textCNN_data.textCNN_dataLoader(dataLoader_param) valdata = textCNN_data.get_valdata...net = textCNN(textCNN_param) weightFile = 'textCNN.pkl' if os.path.exists(weightFile):
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。
---- 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Bert和TextCNN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。...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。...所以作者魔改了一下模型,将Bert与TextCNN的思想融合在一起。 Bert-Base除去第一层输入层,有12个encoder层。...(nn.Module): def __init__(self): super(TextCNN, self).
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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