LSTM Recurrent Neural Networks for Short Text and Sentiment Classication文章阅读笔记

最新推荐文章于 2024-08-24 09:19:24 发布
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分类专栏： 初学 文章标签： NLP 文本向量化 one-hot LSTM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38442365/article/details/79514722
本文介绍了文本预处理步骤，包括删除符号、统一数字表示及创建词汇表，并使用one-hot编码进行词向量化。文中还对比了LSTM、BLSTM与GRU三种序列模型，在不同场景下的适用性和优缺点。

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

一、文本预处理

1、删除所有符号，例如:%

2、所有数字用例如'SPEC——NUM'来代替

3、为数据集创建词典


二、词向量化

采用one-hot来表示单词


三、词典大小

不需太大，原文中的词典大小是9000


四、数据集样本数不平衡

原文中Bad和Neutal类的样本数远远少于Good分类，因此将Bad和Neutral的样本数扩大了一倍

四、LSTM、BLSTM、GRU对比

 it has been shown in the experiments that GRU is well suited in simple cases where

we want to obtain fast results. Advantages of GRU are faster training as they

require less number of epochs to obtain the nal result. Results achived by LSTM

and BLSTM networks are more precise, but it is necessary to spend more time

for the training process. GRU does not work with very short phrases such as in

the case of third dataset. 

即GRU训练时间更短，但是只适合简单情况下的，不适合非常短的文本

LSTM、BLSTM更精确，但是训练时间更长。





Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks(可穿戴行为识别)
qq_34672406的博客
01-22 5919
可穿戴行为识别—Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks概述论文框架：实验设置 概述 本文是参考《Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition》这篇文章，以及对文章的一个复现尝试。 ...
论文阅读笔记（1）——Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification（用于文本分类的循环卷积神经网络）
strivequeen的博客
07-23 2908
摘要 文本分类是许多自然语言处理应用中的一项基本任务。传统的文本分类器通常依赖于许多人为设计的特性，如字典、知识库和特殊的树核。与传统方法相比，引入了一种循环卷积神经网络来进行文本分类，而不需要人为设计特征。在我们的模型中，在学习单词表示时，我们使用递归结构来尽可能捕获上下文信息，与传统的基于窗口的神经网络相比，这样可以引入较少的噪声。我们还使用了一个最大池层，自动判断哪些词在文本分类中扮演关键角色，以捕获文本中的关键组件。我们在四个常用数据集上进行实验，实验结果表明，该方法在多个数据集，特别是文档级数据集
Recurrent Neural Network for Text Classification
11-12
Neuralnetworkbasedmethodshaveobtainedgreat progress on a variety of natural language processing tasks. However, in most previous works, the models are learned based on single-task supervised objectives, which often suffer from insufficient training data. In this paper, we use the multitasklearningframeworktojointlylearnacrossmultiple related tasks. Based on recurrent neural network, we propose three different mechanisms of sharinginformationtomodeltextwithtask-specific and shared layers. The entire network is trained jointly on all these tasks. Experiments on four benchmark text classification tasks show that our proposedmodelscanimprovetheperformanceofa task with the help of other related tasks.
RNN & LSTM（Recurrent Neural Network）
学习 & 分享 ~
06-02 847
RNN RNN 有很大的灵活性，可以用于： one to one（Vanilla Neural Network） one to many（Image Captioning 看图说话）image -> sequence of words many to one（Sentiment Classification 情感分析）sequence of words -> sentiment ma...
Recurrent Neural Network and LSTM(循环神经网络与长短期记忆详解)
ygp12345的博客
10-09 508
文章目录为什么要用RNNRecurrent Neural Network (RNN) 为什么要用RNN slot filling指的是槽填充，比如说现在有一个智能票务系统，用户告诉机器我几月二号去台北，那么机器只需要读出Taipei和November 2nd即可，这就是槽，然后其余的程序已经写好，机器只需识别出这两个关键信息填入已写好的模板程序中，相当于完形填空。 那么解决slot filling问题能用DNN吗？如下图，我们将Taipei向量化输入，但是该DNN可能只能告诉我们是不是Taipei，其他信息
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)与LSTM
公众号：瑞行AI
08-31 786
深度学习神经网络算法发展顺序RNN处理的是一种时间序列数据，它处理的问题中，前后数据间不是互相独立的，前一次决策会影响后一次决策RNN可以保持序列的“记忆”信息，通过之前的信息决策当前的问题看了上图对RNN根本没什么理解，今天读到了七月一篇RNN文章，解释非常到位，地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MTQ2NjU5NA==&mid=2247...
Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
05-21
《Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification》这篇文章探讨了一个重要的深度学习领域——文本分类，它结合了循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）的优势，以更有效地处理自然语言处理...
【10】Towards End-to-End Speech Recognitionwith Recurrent Neural Networks.pdf
08-26
of the deep bidirectional LSTM recurrent neural network architecture and the Connectionist Temporal Classification objective function. A modification to the objective function is introduced that ...
A C-LSTM Neural Network for Text Classification.pdf
10-18
### A C-LSTM Neural Network for Text Classification #### 概述 该论文提出了一种结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的新架构——C-LSTM...
【文本分类】Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
十一月廿七风雨大作
12-25 4978
Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification(中文版)
Heitao5200的博客
07-04 2076
用于文本分类的递归卷积神经网络 赖思伟，徐立恒，刘康，赵军模式识别国家实验室（NLPR） 中国科学院自然研究所 摘要 文本分类是许多NLP应用程序中的基础任务。传统的文本分类器通常依赖于许多人为设计的特征，例如字典，知识库和特殊的树内核。与传统方法相比，我们引入了一种用于文本分类的循环卷积神经网络，而没有人为设计的特征。在我们的模型中，我们应用循环结构来在学习单词表示时尽可能地捕获上下文信息，与传...
Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification 阅读笔记
每天起床第一句要给自己打个气
10-25 511
原文链接: http://chenhao.space/post/93d3104e.html Introduction 题目：Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification 来源：AAAI2015 本文提出了一种将RNN结构和CNN结构结合起来的一种模型，能够更好的获取语义信息。 利用RNN循环结构捕获上下文信息，利用C...
Recurrent Convolutional Neural Network Text Classifier 教程
最新发布
gitblog_00942的博客
08-24 848
Recurrent Convolutional Neural Network Text Classifier 教程 项目介绍 循环卷积神经网络文本分类器（Recurrent Convolutional Neural Network Text Classifier）是一个基于Python的开源项目，由Airalcorn2开发。此项目旨在实现一种结合了循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)优点...
探索文本情感的利器：Recurrent Convolutional Neural Network for Text Classification
gitblog_00028的博客
06-12 457
探索文本情感的利器：Recurrent Convolutional Neural Network for Text Classification 在自然语言处理的世界中，理解文本的情感是极具挑战性的任务之一。为了帮助开发者在这个领域取得突破，我们向您推荐一个基于TensorFlow实现的开源项目——Recurrent Convolutional Neural Network for Text Cl...
Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks阅读笔记
BangGui02
08-18 6822
1.摘要 论文提出一种统一的网络结构模型，这种模型可以直接通过一次前向计算就可以同时实现对图像中文本定位和识别的任务。这种网络结构可以直接以end-to-end的方式训练，训练的时候只需要输入图像，图像中文本的bbox，以及文本对应的标签信息。这种end-to-end训练的模型，可以学习到更加丰富的特征信息。而且，这种模型所需要的时间更少，因为在文本检测和识别的时候，只需要计算一次图像的特征，这
论文Sequential Short-Text Classification with Recurrent and Convolutional Neural Networks 的实验部分
fredinators的博客
03-06 844
使用的基本模型结构：结果和讨论为了找到有效的超参数，我们每次只改变一个超参数，同时保持其他固定。表2显示我们的超参数选择。我们对DSTC4，用谷歌新闻的word2vec预训练的300维的词向量初始化词向量。对MRDA和SwDA，用Glove和Twitter预训练的200维的词向量。因为这些选择能够在公开可达的word2vec，Glove，SENNA和RNNLM词向量上产生最好的结果。对短文本和分类...
Deep Recurrent Neural Networks模型代码下载
05-31
Deep Recurrent Neural Networks（深度循环神经网络）是一种适用于序列数据处理的深度神经网络模型，常用于语音识别、自然语言处理等任务。如果你想使用Deep Recurrent Neural Networks模型，可以使用深度学习框架来实现，比如TensorFlow、PyTorch等。 以下是使用TensorFlow实现Deep Recurrent Neural Networks模型的示例代码，供你参考： ```python import tensorflow as tf # 定义模型参数 input_dim = 10 # 输入维度 hidden_dim = 64 # 隐层维度 output_dim = 2 # 输出维度 num_layers = 3 # RNN层数 # 定义输入张量 inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, input_dim]) # 定义RNN单元 cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_dim) # 堆叠多层RNN stacked_rnn = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * num_layers) # 初始化RNN状态 initial_state = stacked_rnn.zero_state(tf.shape(inputs)[0], tf.float32) # 计算RNN输出 output, state = tf.nn.dynamic_rnn(stacked_rnn, inputs, initial_state=initial_state) # 定义输出层 weights = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, output_dim])) bias = tf.Variable(tf.random_normal([output_dim])) logits = tf.matmul(output[:, -1, :], weights) + bias # 定义损失函数和优化器 labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None]) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): # 获取批次数据 batch_inputs, batch_labels = get_batch_data(batch_size) # 训练模型 _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels}) print('Epoch %d, loss: %f' % (i, loss_val)) ``` 在这个示例代码中，我们使用了TensorFlow来实现一个三层的LSTM模型用于序列分类任务。具体来说，我们定义了模型的输入张量、RNN单元、RNN层数、输出层、损失函数和优化器，并在训练过程中动态输入数据进行模型的训练。 注意，这只是一个示例代码，实际的Deep Recurrent Neural Networks模型实现可能会更加复杂和庞大，需要根据具体的任务和数据进行调整和优化。
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