[nlp] 卷积神经网络在文本分类中的应用(下)--TextCNN

最新推荐文章于 2022-08-20 14:12:17 发布
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分类专栏： nlp
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Trance95/article/details/104585259
本文探讨了TextCNN在处理句子长度不一的短文本分类中的优势，但指出其存在对短距离依赖捕获不足以及资源占用高的局限性。主要关注点在于卷积核的尺寸选择，如22和35等。

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句子长短不一 : 截取,做限制。
TextCNN : 短文本分类效果更好
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局限性：

  1. 短距离的连接。文本中可能距离过长。
  2. 资源占用率。
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    卷积核大小 22，35指的是长，宽度大
[nlp] 卷积神经网络在文本分类中的应用 (上)
心宝的博客
02-29 427
DNN（深度神经网络）局限性： 计算量大 容易过拟合 难以发现区域关联 奥卡姆剃刀原理： Entities should not be multiplied unnecessarily。尽可能选择简单的模型。 输入：RGB图像。0～255 ➡ 0～1 归一化&降维(PCA) 详见另一篇博客 , 卷积计算 k-max top-k可调参数 Dropout(以一定概率关闭神经...
自然语言处理（NLP）：08 TextCNN在短文本分类应用介绍
艾文
02-17 4855
NLP领域短文本分类非常的常见，那么我们今天分享一下NLP领域文本主要的应用场景
TextCNN在文本分类的应用.pptx
05-31
TextCNN在文本分类的应用，深入浅出，通俗易懂，图是自己画的。
Text-CNN的原理与应用
weixin_40275300的博客
03-15 1698
目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention，基本可以认为是NLP的标配套餐了。但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。 那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的呢？ 不同于CV输入的图像像素，NLP的输入是一个个句子或者文档。句子或文档在输入时经过embeddin...
《自然语言处理指南》- 卷积神经网络在文本分类上的应用(更新中)
兀坐晴窗独饮茶
11-02 956
文章目录TextCNN模型结构卷积操作在文本上的应用数据源定义数据embedding卷积层操作池化层操作全连接层完整代码 TextCNN模型结构 卷积操作在文本上的应用 数据源定义 数据为 128 * 30 的文本转索引的数据 即 128行, 单个句子为30个词的文本 即 batch_size = 128 和 max_seq_len = 30 数据embedding num_embeddings : 文本中所有不重复单词的个数 embedding层会生成 num_embeddings * em
深度学习在NLP中的应用——TextCNN
null的专栏
06-29 2550
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这样的文本分类方法。 1. 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。以上图为例，7个词被影射到对应...
使用卷积神经网络进行文本分类textCNN
八门金锁的技术博客
12-01 1737
使用卷积神经网络进行文本分类textCNN 一维卷积层 我们可以将文本当作一维图像，从而可以用一维卷积神经网络来捕捉临近词之间的关联。与二维卷积层一样，一维卷积层使用一维的互相关运算。在一维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左方开始，按从左往右的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。 多输入通道的一维互相关运算也与多输入通道的二维互相关运算类似：在每个通道上，将核与相应的输入做一维互相关运算，并将通道之间的结果相
利用 textCNN 卷积神经网络对英文新闻 AG-news 数据集进行分类研究
最新发布
08-15
近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在自然语言处理（NLP）领域中的应用也日益广泛。尤其是文本分类任务，CNN展现出了其独特的优越性。textCNN，作为基于卷积神经网络的一种文本处理模型，因其...
使用 textCNN 卷积神经网络对英文新闻数据集 AG-news 进行分类
08-15
随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，利用机器学习方法对大量新闻文本进行准确分类已成为可能。本篇文档主要介绍如何使用textCNN（Text Convolutional Neural Network）这一卷积神经网络模型来对英文新闻数据集...
卷积神经网络-中文文本情感分析-酒店评价-中文文本的情感分类CNN.zip
10-03
在“卷积神经网络-中文文本情感分析-酒店评价-中文文本的情感分类CNN.zip”这个项目中，研究者们主要关注于如何使用CNN模型对酒店评价类的中文文本进行情感分类。这个任务可以被视作一个二分类问题，即评价是正面的...
textcnn在文本分类中的应用
u013122250的博客
05-31 2050
1  数据准备：def read_files(filetype): all_labels = [1]*12500 + [0]*12500 all_texts = [] file_list = [] path = r'./aclImdb/' # 读取正面文本名 pos_path = path + filetype + '/pos/' for ...
卷积神经网络实现文本分类练习（TF）
12-20
经典的卷积神经网络实现文本分类的联系，用TF实现，特别推荐NLP方向的做。
text_gcn：用于文本分类的图卷积网络。 AAAI 2019
02-03
text_gcn 本文中Text GCN的实现： 梁耀，毛成胜，罗源。 “图卷积网络用于文本分类。” 在第33届AAAI人工智能会议（AAAI-19）中 要求 Python 2.7或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 再现结果 运行python remove_words.py 20ng 运行python build_graph.py 20ng 运行python train.py 20ng 在为其他数据集生成结果时，将上述3个命令行中的20ng更改为R8 ， R52 ， ohsumed和mr 。 输入数据示例 /data/20ng.txt表示文档名称，培训/测试组，文档标签。 每行都是一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，每行对应/data/20ng.txt的相应行 prepare_data.py是准备自己的数据的示例，请注意，文档或句子中的“ \ n”已删除。 归纳版 文本GCN的归纳版本是 ，其中培训过程中未包括测试文档。
使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务
solumin的博客
08-29 3062
使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from collections import Counter import tensorflow as tf import os impor...
基于卷积神经网络的文本分类
weixin_45722572的博客
08-20 2979
本文主要介绍了CNN在文本分类的一个简单应用，使用pytorch实现模型，并对代码进行了讲解
TextCNN的模型理论与应用实战
qq_37142091的博客
07-29 767
TextCNN的模型理论与应用实战（一）说明（二）模型解读2.1输入层2.2卷积层2.3池化层2.4全连接层2.5参考文献（三）应用实战3.1工具包3.2数据预处理3.3模型定义3.4训练与评估3.5结果（四）总结 （一）说明        本文从理论与实践入手对TextCNN进行模型讲解与模型应用实战，理论方面对TextCNN进行模型解读，14年论文《Co...
卷积神经网络文本输入_使用卷积神经网络进行文本分类
weixin_39946300的博客
01-28 1195
CNN 是卷积神经网络，通常用于图像领域，并且在图像分类取得非常好的效果。2014 年 Yoon Kim 在论文《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》中将 CNN 的思想应用到文本处理中，后续很多把 ConvNet 用在 NLP 任务上的工作都是基于这篇论文进行的。1. CNN 文本分类模型本文主要是对原始论文《Con...
textCNN模型学习及使用
潘多拉星系的专栏
10-22 8043
文章目录一、textCNN模型结构二、textCNN与用于图像的CNN的不同三、论文中的参数四、实验设置参考资料; Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类...
TextCNN文本分类实践
every place is the center of the universe
04-03 2583
传统文本分类方法 训练集----》 文本预处理—》特征提取—》文本表示 （特征工程） —》分类器 文本预处理 Bag of Words: 此向量表示法不会保存原始句子中词的顺序 TF-IDF: 文档可以看作段落，陌生词可以用一个符号表示，如UNK 分类器：SVM，朴素贝叶斯，LR等 深度学习文本文类方法 [one-host] 1w * embedding 300—>(降维)300 wordvec训练词向量算法：CBOW SKIP-GRAM GLOVE无监督 fasttext可以做文本分类和
TextCNN源代码解读：中文文本分类的卷积神经网络应用
近年来，CNN已被成功地拓展到自然语言处理（NLP）领域，尤其是文本分类任务。 1. 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络由多个层次组成，包括输入层、卷积层、激活函数层、池化层（又称为下采样层）、全连接层以及最终...
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