独立主格

独立主格结构由两部分组成,前一部份是名词或者代词,后一部分是非谓语动词(不定式、分词)或形容词、副词、或介词短语。
一般独立主格形式:

名词/主格代词+现在分词 (名词/主格代词与现在分词之间是主动关系。)
The girl staring at him(= As the girl stared at him), he didn’t know what to say.
姑娘两眼望着他,他不知道说什么好。

名词/主格代词+过去分词 (名词/主格代词与过去分词之间是被动关系。)
The problems solved(= As the problems were solved), the quality has been improved.
随着问题的解决,质量已经提高了。

名词/主格代词+不定式 (名词/主格代词与不定式之间是主动关系,且强调的是一次具体性的动作。)
He is going to make a model plane, some old parts to help.
借助于一些旧零件,他要做一个飞机模型。

名词/主格代词+形容词
An air accident happened to the plane, nobody alive.
那架飞机遭遇了空难,无一人生还。

名词/主格代词+副词
The meeting over, they all went home.
会议一结束,他们就都回家了。

名词/主格代词+介词短语
The boy goes to the classroom, book in hand.
那男孩手里拿着书去教室。

with+名词/代词+不定式/分词/介词/形容词
With a revolver in his right hand, Johnny hurled his muscular body against the door.

一个名词(或其它形式)对另一个名词或代词进行解释或补充说明,这个名词(或其它形式)就是同位语。可以放在句首、句中和句尾。

  1. 名词作同位语
    Mr. Wang, my child’s teacher, will be visiting us on Tuesday.王先生,我孩子的老师,星期二要来看我们。

  2. 短语作同位语
    I, the oldest girl in the family, always had to care for the other children.我,作为家里最大的女孩,老得照料家中的其他孩子。

  3. 直接引语作同位语
    But now the question comes to their minds, “Did she die young because she was a clone?”但是现在他们不得不思考这样的问题:“多利早死是因为它是一只克隆羊吗?”

  4. 句子作同位语
    The girls were surprised at the fact that ocean ships can sail up the Great lakes.巨大的海轮可以开到五大湖,让表姐妹俩感到吃惊。

本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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