文本挖掘--DNN和LSTM的比较

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本科的毕业设计：微博情感分析，分别用SVM, Bayes, DNN, LSTM, Attention+BiLSTM, XGBoost等多种模型搭建并训练正负情感二分类器
weixin_54707168的博客
01-27 2674
我接情感分析本科的毕业设计, 它发出来供大家交流 用FastText在语料库上训练并生成词向量, 该任务语料库较小, 用fastText可以增加n-gram特征, 比传统word2vec要好 训练集10000条语料, 测试集500条语料 分别用SVM, Bayes, DNN, LSTM, Attention+BiLSTM, XGBoost等多种模型搭建并训练正负情感二分类器 SVM其实不太适合做NLP, 只是当年我还很菜所以选了SVM(尬笑), 出于情怀就贴上来了 Bayes速度快, 效果好。可能是因
基于lstm DNN的多变量单变量时间预测项目-完整数据+代码
08-02 565
基于lstm DNN的多变量单变量时间预测项目-完整数据+代码
CNN_BiLSTM_Attention模型，LSTM模型，DNN(全连接神经网络)三种模型对短期日负荷曲线的预测
04-13
CNN_BiLSTM_Attention模型，LSTM模型，DNN(全连接神经网络)三种模型对短期日负荷曲线的预测
DNN、CNN、RNN、LSTM的区别
测试0901-1
03-26 2075
昨天听室友问起DNN与CNN的区别，感觉自己不太了解，所在在网上搜了一些资料，这篇博客主要是根据知乎上的回答，加上自己的理解整理出来的。 广义上来说，NN（或是DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是从...
专题|LSTM-XGBoost，ARMA-LSTM，LDA-LSTM黄金比特币价格混合预测，蔬菜包发放时空协同调配，知乎综艺评论情感时序洞察
最新发布
大数据部落
05-28 1089
分析师：Jingwen Luo，Yuying Liu，Yiyuan Jiang在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据已成为驱动决策的核心要素。作为数据科学工作者，我们深刻意识到，从复杂的数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为切实可行的解决方案，是应对各领域挑战的关键。本文基于拓端数据团队为金融机构、城市应急管理部门、视频平台等客户提供的咨询项目成果改编，聚焦金融资产价格预测、生活物资调配、网络舆情分析三大场景，通过数据科学的手段探索不同领域的规律与优化策略。
【深度学习】——神经网络DNN/CNN/RNN/LSTM内部结构区别
汤庆
05-25 5114
一、DNN深度神经网络 先说DNN，从结构上来说他和传统意义上的NN（神经网络）没什么区别，但是神经网络发展时遇到了一些瓶颈问题。一开始的神经元不能表示异或运算，科学家通过增加网络层数，增加隐藏层可以表达。并发现神经网络的层数直接决定了它对现实的表达能力。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解的现象，用数据训练深层网络有时候还不如浅层网络，并会出现梯度消失的问题...
DNN,CNN,RNN之间的区别
vicavo的专栏
08-03 7983
广义上来说，NN（或是DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说，单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。 DNN(深度神经网络) 神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东...
深度学习模型个人总结（DNN,CNN,RNN,LSTM,GCN,GAN）
qq_45672511的博客
04-20 1万+
本文为介绍深度学习中的常用，必学模型，主要用于初学者入门，目的是为了区分各模型的区别和联系，了解基本的工作原理。
百度刘洋：智能语音-从 DNN 到 LSTM
09-21
这些创新包括了从深度神经网络（DNN）到长短期记忆网络（LSTM）的演变，智能语音技术在多个方面的应用，以及百度是如何通过技术创新提高语音识别的精度和效率。 在智能语音技术方面，百度主要从以下几个方面进行了...
DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答
热门推荐
Jfightingk的博客
07-22 3万+
** DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答 ** 神经网络的变种目前有， 如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、 概率神经网络、 RNN-循环神经网络 DNN-深度神经网络 CNN-卷积神经网络（－适用于图像识别）、 LSTM-时间递归神经网络（－适用于语音识别）等。 但最简单且原汁原味的神经网络则是 多层感知器（Muti－Layer Perception ，MLP）。 MLP神经网络的结构和原理 最典型的MLP包括包括三层：输入层、隐层和输出层，MLP神经网络
深入理解搜索引擎——基于语义检索LSTM-DSSM召回模型
我是药老的博客
06-21 4209
​众所周知，BM25算法是Elasticsearch全文检索引擎默认相似度算法，但此种算法仅考虑了文本Term之间的匹配关系，并未考虑文本语义之间的信息，所以导致很多场景下，语义相关的内容无法召回。随着深度学习在NLP的广泛应用，在IR和QA(问答系统)中出现了很多深度模型将query和doc通过神经网络embedding，映射到一个稠密空间的向量表示，然后再计算其是否相关，并取得很好的效果，而本文就来介绍一种基于语义检索的召回模型LSTM-DSSM。 【DSSM】 DSSM是Deep Structur
【百度贾磊】汉语语音识别技术重大突破：LSTM+CTC详解（22PPT）
q6q6q的专栏
10-27 1780
1新智元原创1作者：王嘉俊 新智元福利回复1028下载贾磊22页PPTGoogle 去年发布了一项研究报告，说在美国年龄介于13到18岁的青年当中，约有55%的人每天使用语音搜索。语音搜索正在介入到生活的方方面面：获取天气、文字输入、听音乐、车载交互等等。而随着智能硬件的普及，语音交互请求会越来越多。2011年之后，深度学习技术引入到语音识别之后，大家也一直再问一个问题，深度学习技术还能像刚提出时...
DNN lstm预测代码
08-02
DNN lstm预测代码DNN lstm预测代码
理解CNN、DNN、RNN(递归神经网络以及循环神经网络)以及LSTM网络结构笔记
samoyan的博客,记录技术成长~
02-21 1万+
一文理解CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别：http://www.36dsj.com/archives/65643 理解 LSTM 网络：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理：http://blog.youkuaiyun.com/Dark_Scope/article/details/47056361 深度学习解决局部极值和梯
DNN：LSTM的前向计算和参数训练
wishchinYang的专栏
11-29 5735
原文-LSTM的反向传播：深度学习(6)-长短期网路；此处仅摘抄一小段，建议拜访全文。 LSTM的参数训练：https://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5；LSTM的参数训练和前向计算比RNNs还是稍微复杂一些。 长短时记忆网络的前向计算 前面描述的开关是怎样在算法中实现的呢？这就用到了门（gate）的概念。门实际上就是一层全连接层，它的输入是一个向量，输出是一...
从MLP，DNN到LSTM
随缘分享
05-05 3933
LSTM学习序列信息的原理 这篇博客从简单的多层感知机（MLP）讲起，讲述了RNN网络如何发展到现在的LSTM结构，以便充分了解LSTM中各个门控单元的作用以及LSTM为何能学习到序列信息 文章目录LSTM学习序列信息的原理一、感知机（Perceptron）1.矩阵向量乘法运算（MVMs）2.添加偏置（bias）3. 激活函数二、多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）三、RNN（Recurrence Neural Network）四、LSTM1. LSTM without a
DNN/LSTM/Text-CNN情感分类实战与分析
zenRRan的博客
08-08 522
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要21分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：知乎专栏机器不学习作者:天雨粟整理：机器学习与自然语言处理公众号https://zhuan...
实战二十一：keras 搭建lstm+dnn网络 多步时间序列预测 多变量输入 单变量输出 完整代码数据可直接运行
07-01 973
keras 搭建lstm+dnn网络 多步时间序列预测 多变量输入 单变量输出 完整代码数据可直接运行
SpikingJelly惊蛰学习笔记
weixin_44307002的博客
06-01 2912
基于神经元特性，开发了脉冲神经元模型。
文本挖掘的法律风险识别及分类
12-28
### 文本挖掘中的法律风险识别与分类方法 在文本挖掘过程中，法律风险的识别与分类是一个复杂的过程，涉及多个环节和技术手段。为了有效管理和降低企业在处理大量文本数据时可能面临的法律风险，可以采用以下几种主要的技术和策略。 #### 数据预处理 在进行任何类型的文本分析之前，必须先对原始数据进行清洗和标准化处理。这一步骤对于去除噪声、统一格式至关重要，同时也为后续的风险识别奠定了基础[^1]。 #### 特征提取 通过自然语言处理技术（NLP），可以从文档中抽取关键词汇、短语或其他有意义的信息单元作为特征。这些特征不仅限于词频统计，还包括但不限于句法结构、情感倾向等更深层次的语言学属性。有效的特征工程能够显著提升模型性能并增强其解释力[^2]。 #### 风险模式匹配 构建特定领域内的违规行为模板库或规则集，用于自动检测潜在违反法律法规的行为描述。例如，在金融行业中常见的洗钱活动迹象；医疗保健行业里的患者隐私泄露等问题都可以被编码成具体的模式来进行高效检索和报警[^3]。 #### 机器学习算法应用 利用监督式学习方法训练预测模型来区分正常业务操作与可疑交易记录之间的差异。常用的算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forests)，以及近年来兴起的深度神经网络(DNN)架构如卷积神经网(Convolutional Neural Networks,CNN) 和长短记忆(LSTM)[^4]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.svm import SVC # 假设我们有一个已经标注好的训练样本集合X_train,y_train vectorizer = TfidfVectorizer() X_transformed = vectorizer.fit_transform(X_train) clf = SVC(kernel='linear') clf.fit(X_transformed, y_train) ``` #### 结果评估与反馈机制 定期审查由自动化工具产生的预警报告，并将其同实际发生的事件相比较以调整参数设置优化效果。此外，还应建立畅通无阻的人工审核渠道以便及时纠正误报情况，从而不断提高系统的准确性与可靠性。
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