Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(卷积神经网络用于句子分类)

最新推荐文章于 2021-12-09 17:30:16 发布
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分类专栏： NLP
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ACM_hades/article/details/87445095
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该博客介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）进行句子分类，详细阐述了模型结构，包括词向量表示、卷积操作、最大池化层和正则化策略。模型变种涉及静态和可训练的二维句子向量的结合，并在倒数第二层应用dropout以提高泛化能力。此外，还讨论了L2正则化和权重约束以防止过拟合。

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本篇博文仅仅用于自己学习的笔记，若有错误欢迎指正。

参考:

论文:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

代码:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf

Model(模型)：

模型结构图：

模型思路：

  • 令 x i ∈ R k x_i∈R^k xi​∈Rk表示一个句子的第i个词的词向量；句子长度用n表示，对于长度不是n的进行相应的填充与截断； x i : n = x 1 ⊕ x 2 ⊕ … . ⊕ x n x_{i:n}=x_1⊕x_2⊕….⊕x_n xi:n​=x1​⊕x2​⊕….⊕xn​表示一个句子⊕是串联操作， x i : i + j x_{i:i+j} xi:i+j​就是 x i , x i + 1 , … , x i + j {x_i,x_{i+1},…,x_{i+j}} xi​,xi
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Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(卷积神经网络句子分类）
kuxingseng123的博客
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通过复现论文来总结各种技术，并运用，理解论文的写作思路，所用技术，挖掘自己的写作点，冲刺顶刊！ ——小白成长记
论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification解读、基于卷积神经网络的语句分类
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qq_49786473的博客
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one-step:输入的句子通过词嵌入表示为一个二维矩阵，其中每一行代表一个词的向量（通常使用预训练的词嵌入，如Word2Vec或GloVe）。L2正则化是一种有效的防止过拟合的方法，通过在损失函数中引入权重的平方和惩罚项，促使模型学习到更平滑、具有更强泛化能力的特征。Softmax函数的输出值介于0和1之间，并且所有输出的总和为1，因此它非常适合用于分类问题中预测每个类的概率。Softmax函数的输出值介于0和1之间，并且所有输出的总和为1，因此它非常适合用于分类问题中预测每个类的概率。
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification用于句子分类的卷积神经网络
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             Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 论文任务：用卷积神经网络（CNN）在预先训练好的词向量上进行句子级分类任务 论文借用的深度学习模型：         卷积神经网络（CNN）利用层与卷积滤波器应
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
夏至是个程序媛
09-11 433
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification Abstract 主要工作：CNN-预处理词向量-句子级分类任务-little超参数+static向量 泛化：学习task-specific的向量须fine-tuning 改进：modification for both static and task-specific vector...
论文阅读：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 卷积神经网络的句子分类
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05-19 4285
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 卷积神经网络的句子分类 目录Convolutional Neural Networks for Sentence Classification卷积神经网络的句子分类摘要1 引言2 模型2.1 正则化3 数据集和实验设置3.1 超参数和训练3.2 预训练词向量3.3 模型变体4 结果与讨论4.1 多通道与单通道模型4.2 静态与非静态表示4.3 进一步的观察5 结论 摘要 我们报告了一系列在预训
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【文本分类】Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
十一月廿七风雨大作
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·摘要：   本文作者将CNN引用到了NLP的文本分类任务中。 ·参考文献：   [1] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf [1] 模型   很基础的卷积神经网络模型。   算法流程：   1）word2vec词嵌入   将若干个文本中的所有词，进行无监督训练，得到词向量（word vectors）。对于每个文本，可以采用词向量加和、.
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我们报告了一系列卷积神经网络（CNN）的实验，这些卷积神经网络是在预先训练过的词语向量的基础上进行训练以进行句子级别的分类任务。我们展示了一个简单的CNN，带有超级参数调整和静态向量，可以在多个基准测试中取得优异的结果。通过微调学习特定于任务的矢量可提高性能。我们另外建议对体系结构进行简单的修改，以允许使用任务特定和静态向量。本文讨论的CNN模型改进了7项任务中的4项任务的现有技术水平，其中包括情感分析和问题分类。
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1 概览 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 的 原文，本文将CNN和NLP结合； 介绍了一系列的对比实验，实验结果证明了： 一个简单的（单层神经网络）的CNN模型 一点超参数的调节（Filter的个数） static word vector 另外，对cnn模型进行了小改动：将static vectors和non static vectors变成cnn模型中的两个channels，类似于图像中的rgb三通道。 non-st
convolutional neural networks for sentence classification
06-28
### 回答1： 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 是一种常用于文本分类的深度学习模型。它通过卷积和池化层来提取文本中的特征，并使用全连接层来进行分类。 CNN 的一个优点是能够处理变长的输入，并且不需要对文本进行预处理。 ### 回答2： 卷积神经网络是一种深度学习方法，用于对文本进行分类。在训练过程中，这种网络可以自动学习输入数据的特征表示。卷积神经网络中的卷积层可以识别输入中的局部模式，这些局部模式组合起来形成更高级别的特征，最终帮助分类器确定类别。对于文本分类问题，卷积神经网络的输入是文本的词嵌入向量，可以从先验知识中自动学习特征。 在一些文本分类任务中，卷积神经网络已经取得了很好的表现。文本分类任务通常被分为两种类型：二元分类和多分类。二元分类任务是指将数据分为两类，例如垃圾邮件和非垃圾邮件。多类分类任务是指将数据分为多类，例如新闻分类。在这两种任务中，卷积神经网络都能够进行有效的分类。 对于二元分类任务，卷积神经网络可以使用一个输出节点，并使用 sigmoid 激活函数将输入映射到 0 到 1 之间的概率。对于多分类任务，卷积神经网络可以使用多个输出节点，每个节点对应一个类别，并使用 softmax 激活函数将输入映射到 0 到 1 之间，并且所有输出节点的和为 1。 要训练卷积神经网络进行文本分类，需要对模型进行三个主要的训练步骤。首先，需要构建词嵌入矩阵，该矩阵将文本中的每个词都映射到一个向量。然后，需要将文本数据转换为卷积神经网络所需的格式。最后，需要对模型进行训练，并根据测试数据进行评估。 总之，卷积神经网络已经被证明是一种强大的工具，可以用于文本分类等任务。在处理文本数据时，卷积神经网络可以自动学习输入数据的特征表示，并使用这些特征来确定文本的类别。 ### 回答3： 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理中表现出色。最近几年，CNN 在句子分类中也获得了很大的成功。 CNN 句子分类模型的输入是一个序列，输出是类别标签。与传统的 RNN 模型不同之处在于，CNN 可以使每个神经元只能捕获一个固定大小的区域的特征，从而加快模型的训练和降低了模型的复杂度。 CNN 句子分类模型的基本架构包括词嵌入层、卷积层、池化层和全连接层。词嵌入层将输入的文本转化为向量表示。卷积层通过滑动窗口对输入的序列进行卷积操作，提取出局部特征。池化层在每个滑动窗口上提取出一个最大值或平均值，进一步降低维度。最后，全连接层将提取出的特征传递到输出层进行分类。 CNN 句子分类模型的优点在于它可以处理不定长的文本序列，并在仅有少量特征的情况下表现出色。但是，CNN 模型的缺点在于不善于处理长期依赖关系，例如情感分析中的Irony识别。为了解决这个问题，可以引入 RNN 或 Transformer 等模型。 总的来说，CNN 模型为句子分类问题提供了一个简单有效的解决方案。在实践中，需要根据具体的任务选择合适的模型结构和参数设置，才能取得最佳效果。
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