原始的github可以参考这里:

https://github.com/FudanNLP/nlpcc2017_news_headline_categorization

我的经验文章可以参考这里:

https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/8204587.html

我一直跑的分类LSTM模型原来是这一个,新闻分类网络的更多相关文章

  1. Entity Framework 6 Recipes 2nd Edition(11-1)译 -> 从“模型定义”函数返回一个标量值

    第11章函数 函数提供了一个有力代码复用机制, 并且让你的代码保持简洁和易懂. 它们同样也是EF运行时能利用的数据库层代码.函数有几类: Rowset Functions, 聚合函数, Ranking ...

  2. 文本分类实战(七)—— Adversarial LSTM模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  3. LSTM UEBA异常检测——deeplog里其实提到了,就是多分类LSTM算法,结合LSTM预测误差来检测异常参数

    结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他 ...

  4. 使用深度双向LSTM模型构造社区问答系统

    所看到的. 首先强调一下,这个结构也是一个解决对照两个句子类似性的通用RNN解决方式,不只能够使用在问答社区.凡是涉及到对照两个句子或者实体关系的场合全然能够套用这个模型来解决.这点希望读者注意. 首 ...

  5. Latent Dirichlet Allocation 文本分类主题模型

    文本提取特征常用的模型有:1.Bag-of-words:最原始的特征集,一个单词/分词就是一个特征.往往一个数据集就会有上万个特征:有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语,例如去停词,计 ...

  6. Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析

    时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

  7. LSTM模型与前向反向传播算法

    在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long ...

  8. TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人

    简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为 ...

  9. keras 文本分类 LSTM

    首先,对需要导入的库进行导入,读入数据后,用jieba来进行中文分词 # encoding: utf-8 #载入接下来分析用的库 import pandas as pd import numpy as ...

随机推荐

  1. Codeforces-1077C

    title: Codeforces-1077C date: 2018-11-24 15:22:31 tags: acm 刷题 categories: Codeforces 题意 题目链接 给你一个数组 ...

  2. rabbitmq学习(三) —— 工作队列

    工作队列,又称任务队列,主要思想是避免立即执行资源密集型任务,并且必须等待完成.相反地,我们进行任务调度,我们将一个任务封装成一个消息,并将其发送到队列.工作进行在后台运行不断的从队列中取出任务然后执 ...

  3. python全栈开发之匿名函数和递归函数

    python 匿名函数和递归函数 python全栈开发,匿名函数,递归函数 匿名函数 lambda函数也叫匿名函数,即函数没有具体的名称.是为了解决一些功能很简单需求而设计的一句话函数.如下: #这段 ...

  4. Orleans介绍

    一.介绍 Orleans是一个框架,提供了一个直接的方法来构建分布式高规模计算应用程序 默认可扩展 -> Orleans处理构建分布式系统的复杂性,使您的应用程序能够扩展到数百台服务器.低延迟 ...

  5. HICON泄漏

    通常,我们使用的HICON对象只需用DestroyIcon后就不存在内存泄漏了,但是当我们使用GetIconInfo后会发现程序GDI资源存在泄漏,原因是GetIconInfo会产生2个HBITMAP ...

  6. R基础学习(三)-- 简单练习(shiny+mysql+barplot)

    测试环境:win10+RStudio 提前准备: install.packages('shiny') install.packages('RMySQL') 数据表准备: 最终实现的界面效果如下:点击[ ...

  7. 使用 IntraWeb (27) - 基本控件之 TIWAudio、TIWMPEG、TIWFlash、TIWSilverlight、TIWSilverlightVideo、TIWApplet、TIWQuickTime、TIWActiveX

    TIWAudio 所在单元及继承链: IWCompAudio.TIWAudio 主要成员: property AudioFile: TIWFileReference // property Focus ...

  8. 黑群晖NAS安装方法(收集)/物理机/VMware虚拟机/KVM虚拟机(转)

    群晖NAS系统的特点: 1.正版的群晖分为两部分,启动引导和系统文件,其中启动引导是一个闪盘,镶嵌在群晖的主板上,而系统文件是现成下载然后倒入的pat文件. 2.黑群晖破解的主要是启动引导,其实能兼容 ...

  9. hdu5094 Maze

    --就是爬管道-- 还好内存给的多-- 不然就不会做了-- #include<iostream> #include<map> #include<string> #i ...

  10. 数据库数据格式化之Kettle Spoon

    前言 现在的数据库种类越来越多,数据库备份的格式也越来越复杂,所以数据格式化一直是一个老生常谈的问题.据库备份文件格式那么多,既有SQL的,也有BAK的,还有TXT的等.数据库种类也有很多,MySQL ...