查漏补缺之（一）—— fasttext与TextCNN

最新推荐文章于 2023-03-21 23:17:25 发布
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分类专栏： NLP-自然语言处理笔记 文章标签： nlp 自然语言处理 分类算法 深度学习 人工智能
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最近查看自己的博客，发现自己居然没有 fasttext与TextCNN的相关博客，正可谓左青龙右白虎王朝马汉在中间，没有这两位怎么能行呢？午休之前安排！

但需要提前说明的是，本篇博客不深入探究Fasttext与TextCNN的细节，只是基于既有知识点进行拓展解释，以期触类旁通。

fastText

fastText的核心思想是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类得到其所属的类别label。

image-20210317005310233

整个过程类似于CBOW，以下是两者的一些区别和联系：

fastText CBOW
作用 主要用于分类，也可用于词向量训练 主要用于训练词向量
输入 表征单个文档的多个单词及字符级n-gram特征，被embedding过 目标单词的上下文，被onehot编码过
过程 将一个句子所有词做平均，提取的是句子的特征，利用全部的n-gram去预测指定类别label 将window_size的上下文词的向量做平均，提取的是上下文词特征，然后根据周围词预测中心词
输出 目标词汇的概率分布 文档对应类别的概率分布
其
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基于深度学习的文本分类论文推荐——fasttext,textcnn
lynne233
11-13 921
简介 情感分类是对带有感情色彩的主观性文本进行分析推理的过程，在这个过程中我们需要分析出说话人的态度和观点，即他的态度是正面还是反面。情感分类按照其分析的粒度可以分为篇章级，句子级和短语级。篇章级情感分类是指对篇章级别的句子进行情感分类，分类过程中可能需要涉及到句子之间的起承转合，句子级的情感分类是是对句子进行情感分类，短语级的情感分类是指对短语进行情感分类，例如“相机的画质还不错但是电池的续航能力比较差”中，用户对于画质的评价就比较偏正向，对电池的评价就比较偏负向。 情感分析的一般方法也主要分为三种，
NLP-分类模型：短文本分类概述【FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DPCNN】
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一、概述​ 随着信息技术的发展，最稀缺的资源不再是信息本身，而是对信息的处理能力。且绝大多数信息表现为文本形式，如何在如此大量且复杂的文本信息中如何获取最有效的信息是信息处理的一大目标。文本分类可以帮助用户准确定位所需信息和分流信息。同时，互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本，其包含大量有价值的隐含信息，迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。 ​ 基于人工智能技术的文本分类系统依据文本的语义可实现将大量文本自动分类。多种统计理论和机器学习方法被用于文本自动分类。但其存在最
Text-CNN 和 fastText
s1162276945的博客
08-01 1885
使用 text-CNN 处理自然语言 读取imdb数据集 使用 Tokenizer 将影评文字转换成数字特征 截长补短，让每句数字影评长度相同 使用 Embedding 层将每个词编码（数字特征）转换为词向量 https://blog.youkuaiyun.com/fendouaini/article/details/79832322 https://blog.youkuaiyun.com/fendo...
fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择 作者：机器人圈 / 微信号：ROBO_AI发表时间 ：2017-07-28 图：pixabay
周红伟讲AI
09-01 2338
fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择 「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。 它具有文本分类的各种基准模型。 它还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。 虽然这些模型很多都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些
浅谈fasttext、textcnn、dpcnn
JingYi的专栏
07-10 1562
最近工作做了个短文本分类，基于fasttext的实现可见这里，基于textcnn的实现可见这里，基于dpcnn的实现可见这里。 简单说说自己的一些实验结果： 1. fasttext的输入一般是word+n-gram，但是仅仅用unigram即基于字，其表现也不错； 2. 对于textcnn、dpcnn也可以尝试用基于word，其表现没有基于字的好； 3. 其性能表现fasttext <textcnn <dpcnn, 但是差别并不是很大。各模型均在94.5%+, 差距不到一个百分点。 ..
中文文本分类实战，基于TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM-Attention等模型
06-06
中文文本分类实战，基于TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention等模型 完整代码数据 可直接运行：
Fasttext、TextCNN和BERT三种算法对AG_news数据的文本分类实现比较
WeLearnNLP
03-21 1891
在自然语言处理领域中，文本分类是一项基础而重要的任务。为了验证不同算法在文本分类任务中的表现，我们使用了AG_news数据集，并分别使用Fasttext、TextCNN和BERT三种算法进行实现。本文将分别介绍三种算法的实现过程，并对比它们在AG_news数据集上的表现。
文本分类需要CNN？No！fastText完美解决你的需求（后篇）
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NLP—fastText、CNN
sisteryaya的博客
08-08 1637
衡量word embedding质量好坏要通过实际应用来判断； 1、fastText FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器.        fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。        可以用来训练词向量和进行文本分类，是有监督的分类； 1. 模型的输出层：word2vec的输出层，对应的是每一个term，...
NLP实战之fasttext进行THUCNews文本分类python
07-29
计划赶不上变化快的fasttext来啦~ 包括代码和分好词的训练集、测试集、停词表，测试集F1值0.941，虽然没比TextCNN高但是快啊！fasttext模块安装麻烦一点，具体看博客内容吧。
fastText：文本分类和词嵌入工具
10-17
快速文本分类，多文本分类， 词嵌入
TextCNN
Elodie Shan
08-02 1030
首先导入了tensorflow与numpy包，然后代码主要是建立一个可复用的TextCNN类，类的初始化参数 sequence_length：CNN需要固定输入与输出，所以每个句子的输入都是定长*词向量长度，定长一般设为最大句子长度，如果输入的句子词数没到定长就补充零，补充的零对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉 num_
TextCNN实现（基于TextRNN修改）
yuanjiu4221的博客
09-05 348
本次只实现3*3的卷积核 修改构建图的code： 1.因为换了模型，所以需要换参数： 删掉： 添加参数： 2.更改计算图的构建： 注释掉lstm的实现： 实现TextCNN： 定义初始化函数： 开一个新的运行空间： 将max_pooling层接到fc上： 修改train_op： 直接用optiliarzer即可，不用做clip： 3.运行效果： 可以发现TextCNN训练速度比...
自然语言处理之Textcnn
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一、 模型原理 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（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地捕捉局部相关性。 网络结构图如下： 详细原理图：（...
TextCNN简单总结和尝试（未完待续）
Shane恆的博客
10-21 1690
目录 Model 1.输入层 2.卷积层 3.池化层 4.全连接层 5.输出层 关于demo的实现 x i ∈ R k，x i 为k维word向量，与句子中的第i个word对应， 一个长为n的句子可表示为：x 1:n = x 1 ⊕ x 2 ⊕ . . . ⊕ x n x i:i+j 指一系列相关联的words x i , x i+1 , . . . , x i+j 一个卷积...
TextCNN文本分类实践
every place is the center of the universe
04-03 2474
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
【第17篇】TextCNN
AI浩
10-12 967
摘要 我们报告了在预训练词向量之上训练的卷积神经网络 (CNN) 的一系列实验，用于句子级分类任务。 我们表明，具有很少超参数调整和静态向量的简单 CNN 在多个基准测试中取得了出色的结果。 通过微调学习特定于任务的向量可进一步提高性能。 我们还建议对架构进行简单的修改，以允许使用特定于任务的向量和静态向量。 此处讨论的 CNN 模型在 7 个任务中的 4 个任务上改进了现有技术，其中包括情感分析和问题分类。 1 简介 近年来，深度学习模型在计算机视觉（Krizhevsky 等，2012）和语音识别（Gra
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_Hope_
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在推荐系统中，如何利用NLP技术结合FastText和TextCNN模型进行内容的召回和排序？
最新发布
11-06
此外，深度学习模型如FastText和TextCNN在文本分类方面的应用，为召回算法提供了更精确的预测。 FastText模型能够快速有效地处理文本数据，通过学习单词、n-grams以及文本分类的层次结构来提升分类的准确性。而...
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