基于CNN的短文本分类实验 PPT

短文本分类实验
最新推荐文章于 2020-12-03 10:36:16 发布
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使用卷积神经网络进行短文本分类的实验，在搜狐新闻数据集上实现了较好的分类效果，但在情感分析方面表现欠佳，需要进一步优化。

基于卷积神经网络的短文本分类实验，在搜狐新闻上取得了不错的分类效果，但情感分析的效果很差，需要继续改进。






























自然语言处理（NLP）：08-05 TextCNN短文本分类案例分享
艾文
09-06 2443
文章目录数据预处理基于所有数据构建词典文本离散化处理文本数据集切分自定义DatasetDataLoader批量加载构建词向量词向量可视化gensim工具加载词向量模型词向量应用词向量转换 可视化表示构建领域的词向量词向量验证模型训练模型结构训练方法定义 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import jieba from data_processing import load_data from collections import Coun
[Python人工智能] 十八.Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解
杨秀璋的专栏
02-19 1万+
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
基于CNN的文本分类
01-04
该文本内容详细介绍了CNN算法和文本分类的相互关系 我觉得挺好的 希望大家喜欢
分享《文本分类初探PPT》
weixin_34119545的博客
11-10 531
我这个PPT做的相对简略，不适合学习。建议你读《信息检索导论》中的第十三章，一目了然。我PPT里面的很多东西都是借鉴了这本书   RT。最近二师兄让我做个关于文本分类的报告，于是就有了这份PPT。算是对我以往两个月工作的一个总结。 PPT下载地址见http://files.cnblogs.com/finallyliuyu/TextClassification.ppt 该PPT其实也是对我过...
Yiming Yang教授文本分类概论讲座ppt
08-16
CMU的Yiming Yang教授在msra的讲习班上关于文本分类讲座的ppt
使用Sentencepiece +CNN进行文本分类
u012032041的博客
11-23 1087
Sentencepiece是google开源的文本Tokenzier工具，其主要原理是利用统计算法，在语料库中生成一个类似分词器的工具，外加可以将词token化的功能；对比开源的分词器，它会将频繁出现的字符串作为词，然后形成词库进行切分，所以它会切分的粒度会更大些。 例如“机器学习领域“这个文本，按jieba会分“机器/学习/领域”，但你想要粒度更大的切分效果，如“机器学习/领域”或者不切分，这样更有利于模型捕捉更多N-gram特征。为实现这个，你可能想到把对应的大粒度词加到词表中就可以解决，但是添加这类词
《自然语言处理入门》第11章 文本分类 .pptx
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文本分类系列(1):textcnn及其pytorch实现
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textcnn 原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 textcnn详细过程：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了。然后经过不同 filter_size的一维卷积层（这里是2,3,4），每个filter_size 有filter_num（这里是2）个输...
【GCN】从文本分类来看图卷积神经网络
u013602059的专栏
03-11 8318
01 — “图神经网络”是什么 过去几年，神经网络在机器学习领域大行其道。比如说卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的成功以及循环神经网络(LSTM)在文本识别领域的成功。对于图像来说，计算机将其量化为多维矩阵；对于文本来说，通过词嵌入(word embedding)的方法也可以将文档句子量化为规则的矩阵表示。以神经网络为代表的深度学习技术在这些规范化的数据上应用的比较成功。但是...
《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
shiter编写程序的艺术
12-03 6202
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
斯坦福大学文本分类课件PPT
12-15
斯坦福大学自然语言处理的相关课件，英文版本，里面介绍了文本分类知识，学习文本分类的同学可以将此作为参考的教程。
文本分类特征提取的ppt
01-16
本文以一个简单的案例循序渐进的讲解了特征提取的过程，其中，介绍了几种特征提取的方法
基于机器学习的文本分类.pptx
06-20
这是一个关于机器学习文本分类的PPT，针对这个PPT，有一个我的博客是我这个PPT中代码的实现，博客链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28626909/article/details/80382029
文本分类介绍
11-18
对文本分类方法介绍，主要适用于图书情报检索学习。
中文文本情感分析（语音识别与搜索课程课程设计调研汇报幻灯片）
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cnn在sentence分类和向量实验
iterate7的博客
08-10 1488
cnn简介其中： 每一个行是一个word2vec的向量。 共n行，代表n个词。 然后卷积运算，窗口是3,4,5。 输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的word vector依次（从上到下）排列的矩阵，假设句子有 n 个词，vector的维数为 k ，那么这个矩阵就是 n×k的。 这个矩阵的类型可以是静态的(static)，也可以是动态的(non static)。静态就是word ve
朴素贝叶斯原理二（文本分类 附Demo）
秋秋小事
02-05 445
上一篇文章已经讲了朴素贝叶斯分类的原理，这一篇做个小小的demo。 首先说下，我用的是python3.6，demo的功能如下： ( 这个小例子源于一篇网络文章，思路与代码是我自己做的，感谢原例子作者 ) 给出一组句子，我们把每个句子作为一个样本，每个句子的单词作为样本的一个特征。 思路：         1 首先我们会想到，每句话的单词个数是不等的，那么怎么来作为一个特征呢？     ...
Faster RCNN实验
AlgoComp
07-29 1232
使用Faster RCNN进行实验。
CNN深度神经网络在NLP短文本相似的的应用
科大小笨的博客
04-23 1851
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/diye2008/article/details/53762124?ref=myread 本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。 0.文本相似度计算 所谓文本相...
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论文提出了一种名为CNN-ELM混合短文本分类模型，该模型创新性地将卷积神经网络（CNN）与极速学习机（ELM）相结合。在具体实施上，首先，通过预训练词向量构建文本矩阵作为输入数据，这一步骤利用了词嵌入技术，有助...
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