Character-level Convolutional Networks for Text Classification阅读笔记

最新推荐文章于 2021-11-11 23:13:43 发布
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分类专栏： 论文阅读 文本分类论文阅读 文章标签： cnn 文本分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leo_95/article/details/90678367
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本文是关于利用字符级卷积网络（char-CNN）进行文本分类的阅读笔记，强调在不依赖词向量的情况下，仅通过字符信息也能实现良好的文本分类效果。模型设计包括9层卷积网络，采用数据增强策略如替换同义词以增加训练数据多样性。实验结果显示，即使在小数据集上，char-CNN也能与传统方法和深度学习模型竞争。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概述

一篇比较经典的文本分类论文, 利用char-CNN结构提取特征, 而没有使用目前非常流行的词向量.

作者通过实验证明, 在数据量足够的情况下, 深层CNN网络不需要词语信息, 仅依赖字符信息就可以获得不错效果.

只利用字符信息可以有效解决拼写错误和表情符号等问题.

模型

在这里插入图片描述

Key Modules

主要模块是一维卷积模块.

定义离散输入函数 g ( x ) ∈ [ 1 , l ] → R g(x)\in[1, l] \rightarrow\R g(x)∈

最低0.47元/天 解锁文章
《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》论文学习
Coco_wjy的博客
12-04 927
论文连接: http://arxiv.org/abs/1509.01626 github: https://github.com/zhangxiangxiao/Crepe 数据集：http://goo.gl/JyCnZq github(Tensorflow): https://github.com/mhjabreel/CharCNN 摘要 本文对字符级卷积网络进行文本分类进行了实证探索。本文构建了...
《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》论文阅读笔记
最新发布
青柠space
04-15 1039
CharTextCNN的论文阅读笔记，这篇论文首先开创了字符级在文本分类的应用。
Character-level Convolutional Networks for Text Classification
BUPT-WT的博客
10-23 886
论文总体结构 本文历史意义: 1、构建多个文本分类数据集，推动文本分类发展 2、提出CharTextCNN方法，由于只使用字符信息，所以可以用于多种语言中 一、Abstract(通过实验探究了字符级别卷积神经网络用于文本分类的有效性，模型取得较好结果) 摘要部分讲解了本文主要做什么，主要是三个方面，一是从实验角度探究字符级别卷积神经网络的有效性，二是构造几个大规模文本分类数据集，三是和对比模型相互比较。 二、Introduction(字符级别特征可以有效从原始新号如...
CharTextCNN:Character-level Convolutional Networks for Text Classification 简介
JohnBanana的专栏
07-26 498
Character-level Convolutional Networks for Text Classification （使用字符级别的卷积神经网络来做文本分类任务） 摘要： 1.本文从实验角度探索了字符级别卷积神经网络用于文本分类的有效性。 2.我们构造了几个大规模的文本分类数据集，实验结果表明我们的字符级别文本分类模型能够取得最好的或者非常有竞争力的结果。 3.对比模型包括传统的词袋模型、n-grams模型以及他们的tf-idf变体，还有一些基于深度学习的模型，包括基于卷积神经网络和循环
一个字符级的文本分类模型：Character-level Convolutional Networks for Text Classification
baiwan_的博客
11-11 1035
这篇文章本来是要被我草草掠过的——字符级层次的卷积分类模型也不是那么难实现，毕竟这篇论文发表的前一年就是koom的TextCNN模型。文章看到一半才想起来，这个是英文域中的文本分类模型，仅仅用a-z26个英文字母就能够完成文本分类？这得好好看看了。 ...
Character-level Convolutional Networks for Text Classification论文笔记
飞虹舞毓的博客
07-04 923
1、introduce 本篇主要讲的是基于字符级别的CNN模型，本篇博客简要的记录一下这篇论文的笔记。 1、introduce 首先，文本分类是一个自然语言处理的经典主题，到目前为止，几乎所有的文本分类的技术都是基于词的，通过其中简单的统计，一些有序词的组合通常表现的比较好。 另一方面，许多研究者发现卷积网络在从原始信息中提取信息非常有效，从计算机视觉到语音识别或者其他的应用。...
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
cyl9413的博客
12-02 1899
卷积神经网络用于文本分类整理学习笔记也是把知识系统化的过程。 最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）2 模型  整个模型的构造如下图所示：   这里 xi
理解卷及神经网络应用在自然语言处理的学习笔记
zhdgk19871218的专栏
05-13 8077
博客地址：http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 首先申明本人的英语很搓，看英文非常吃力，只能用这种笨办法来方便下次阅读。有理解错误的地方，请别喷我。CNN怎么应用到NLP什么是卷积和什么是卷积神经网络就不讲了，自行google。从在自然语言处理的应用开始(SO, HOW D
论文列表——text classification
ZSY的大后台
10-04 2444
列出自己阅读的text classification论文的列表，以后有时间再整理相应的笔记。阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解，标准包括：动机、方法、数据集质量、实验安排、相关工作等，满分为5。列表如下： 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值 Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification AAA...
《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》
乱指的指针
06-13 2300
Character-level Convolutional Networks for Text Classification 概述：验证使用字符级的CNN进行文本分类任务的可能性 笔记： 1.文本分类是个nlp经典问题，从人工标注特征到选择最好的机器学习分类器，目前，几乎所有的文本分类都是基于词的（截止2016年4月）。 2.后来人们发现cnn对于原始数据提取特征很有用，就从cv到语音...
Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
05-21
找到了国外的一篇文章《Recurrent Convolutional Neural Network For Text Classification》
论文笔记：Character-level Convolutional Networks for Text Classification
qq_45047246的博客
09-30 695
论文笔记：Character-level Convolutional Networks for Text Classification Introduction To date,almost all techniques of text classification are based on words, in which simple statistics of some ordered word combinations (such as n-grams) usually perform the be
【论文阅读笔记】Character-level Convolutional Networks for Text Classification
寸先生的AI道路
06-28 1625
Char-CNN 论文：Character-level Convolutional Networks for Text Classification 论文解读：   * 简书论文翻译   * 《Character-level convolutional networks for text classification》论文网络结构解读 论文源码：   * 基于字符的卷积神经网络实现文本分类（cha...
【论文复现】Character-level Convolutional Networks for Text Classification
Kaiyuan_sjtu的博客
01-04 1545
写在前面 今天讨论的论文依然是文本分类主题的。Character-level Convolutional Networks for Text Classification这篇论文是在2016年4月份发表的，在此之前，深度学习自然语言处理问题的处理思路基本都是基于单词或者短语（n-grams）。这篇文章作者受到 ImagineNet卷积神经网络处理图片从底层像素开始的思路影响，开始试图从字符角度出...
读 Character-level Convolutional Networks for Text Classification
howie6879's blog
12-28 547
这篇论文提供了一个关于字符级卷积网络(ConvNets)在文本分类中应用实证研究，我们构建了几个大型数据集，以表明字符级卷积网络可以实现最先进的或竞争性的结果，针对传统...
Character-level Convolutional Networks for Text Classification之每日一篇
gentelyang的博客
06-27 2577
这篇文章发表于2016.04，作者还发表了一篇Text Unders tanding from Scratch的论文，有兴趣的可以去看看。1：Character quantization构建字母表，包含70种字符。The alphabet used in all of our models consists of 70 characters, including 26 english letter...
《Character-level convolutional networks for text classification》论文网络结构解读
Haward
12-09 1413
1.数据 比如有一条数据【x=“Simultaneous Tropical Storms are Very Rare”】.则把该句子的大写字母全部表示成小写，构建char字符集的词汇表如下（这里词汇表长度为70（69+1，即其他的不在词汇表的表示为0））： 数据可以表示为x=70X1014 (高X宽，即70个特征，每个特征的长度为1014)，该矩阵初始为0，反向依次遍历【x=“simultane...
论文笔记：（字符级卷积用于文本分类）《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》
桔子皮的博客
06-08 931
1.论文背景 在这篇论文之前，几乎所有的文本分类技术都是基于单词的，在这篇论文中，作者把字符级的文本当做原始的信号输入。 这篇论文，仅仅使用字符，运用在卷积神经网络上。作者发现，当训练大规模数据集的时候，深度卷积神经网络并不需要单词层面的意义（包括语言的语法和语义）。这是非常激动人心的工程简化，因为不管什么语言，它都是由字符组成的，因此这对于构建跨语言的系统至关重要。还有一个好处，对于异常的字符组成（比如拼写错误）和表情符，该模型依然能够应付。 2.论文动机 以字符作为输入和以词作为输入相比，词向量的维度更
深度之眼Paper带读笔记NLP.9：基于CNN的词级别的文本分类.Baseline.05
老毛的博客
09-26 1139
文章目录前言第一课 论文导读文本分类简介文本分类文本分类发展历史机器学习文本分类相关方法前期知识储备 前言 本课程来自深度之眼deepshare.net，部分截图来自课程视频。 文章标题：Character-level Convolutional Networks for Text Classification 原标题翻译：基于CNN的字符级文本分类 作者：Xiang Zhang，Junbo Zh...
graph convolutional networks for text classification
03-16
图卷积网络（Graph Convolutional Networks，简称GCN）在文本分类任务中的应用是指将文本数据表示为图结构，然后利用GCN模型从这个图中学习文本特征并进行分类。相比传统的基于词向量的文本分类方法，GCN可以充分...
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