源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的…

import urllib.request import os import tarfile from keras.datasets import imdb from keras.preprocessing import sequence from keras.preprocessing.text import Tokenizer import re def rm_tags(text): re_tag=re.compile(r'<[^>]+>') return re_tag.sub(''…

使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect…

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类 我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Ker…

文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出 比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:…

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都…

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU…

为什么要用深度学习模型?除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型.所谓“端到端”,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取.模型的学习.而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤.虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一步测试解决的.对于中文来说,字才是最低粒度的文字单位,因此从“端到端”的角度来看,应该将直…