https://blog.csdn.net/BitCs_zt/article/details/82938086 列出自己阅读的text classification论文的列表,以后有时间再整理相应的笔记.阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解,标准包括:动机.方法.数据集质量.实验安排.相关工作等,满分为5.列表如下: 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification AAAI l…

论文链接:https://aclweb.org/anthology/P18-1031 对文章内容的总结 文章研究了一些在general corous上pretrain LM,然后把得到的model transfer到text classiffication上 整个过程的训练技巧. 这些技巧的切入点是learning rate. 主要是三个: (1)discriminative fine-tuning (其中的discriminative 指 fine-tune each layer with d…

论文阅读:<Bag of Tricks for Efficient Text Classification> 2018-04-25 11:22:29 卓寿杰_SoulJoy 阅读数 954更多 分类专栏: 深度学习 自然语言处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 https://blog.csdn.…

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.…

Paper Information Title:Fast Multi-Resolution Transformer Fine-tuning for Extreme Multi-label Text ClassificationAuthors:Jiong Zhang, Wei-Cheng Chang, Hsiang-Fu Yu, I. DhillonSources:2021, ArXivOther:3 Citations, 61 ReferencesPaper:downloadCode:downl…

Github上的一个开源项目,文档讲得极清晰 Github - https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 原文- http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolut…

Ref: Combining CNN and RNN for spoken language identification Ref: Convolutional Methods for Text [1] CONVOLUTIONAL, LONG SHORT-TERM MEMORY, FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS [2] Efficient Character-level Document Classification by Combining Convo…

参考: 1.Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 2.Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow…

基于视觉的 SLAM/Visual Odometry (VO) 开源资料.博客和论文列表 以下为机器翻译,具体参考原文: https://github.com/tzutalin/awesome-visual-slam ---- 基于视觉的SLAM / Visual Odometry开源项目,库,数据集,工具和研究列表 指数 开源库 数据集 工具 项目 学习 其他 图书馆 基本视觉和trasformation图书馆 OpenCV Eigen Sophus ROS 点云 线程安全队列库 concur…

from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples (including code and tutorial for most examples) using TensorFlow. (Stay tuned, as I keep updating the p…

将迁移学习用于文本分类 < Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification> 2018-07-27 20:07:43 ttv56 阅读数 4552更多 分类专栏: 自然语言处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014475479/article/details/81253506 本文发表于自然…

Naïve Bayes Classifier. We will use, specifically, the Bernoulli-Dirichlet model for text classification, We will train the model using both the Maximum Likelihood estimates and Bayesian updating, and compare these in terms of predictive success, and…

Text Classification For purpose of word embedding extrinsic evaluation, especially downstream task. Some concepts are informed from 复旦大学NLP组 Statistical-Based Method Logistic Regression Statistics perspective based text classification described as fo…

摘要 表征学习是自然语言处理中的一个基本问题.本文研究了如何学习文本分类的结构化表示.与大多数既不使用结构又依赖于预先指定结构的现有表示模型不同,我们提出了一种强化学习(RL)方法,通过自动覆盖优化结构来学习句子表示.我们演示了构建结构化表示的两种尝试:信息提取 LSTM(ID-LSTM)和层次结构LSTM(HS-LSTM).id-lstm只选择与任务相关的重要单词,hs-lstm发现句子中的短语结构.两个表示模型中的结构发现被表述为一个连续的决策问题:结构发现的当前决策影响后续决策,可以通过策…

[code] [pdf] 白盒 beam search 基于梯度 字符级…

Direct && Noise Channel 进一步把语言模型推理的模式分为了: 直推模式(Direct): 噪声通道模式(Noise channel). 直观来看: Direct 模式 Noise Channel 模式 也就是说把数据和标签调换了位置. 公式推导 Direct: $$y_{test}=argmax\;P(y_{test}|\theta,c,x_{test})\;\;\;c=context$$ Noise Channel: $$y_{test}=argmax\;P(y)P…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值.某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大. (1) 出现次数最多的词是----"的"."是"."在"----这一类最常用的词.它们…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

[code&data] [pdf] 主要工作 文章首先证明了对抗攻击对NLP系统的影响力,然后提出了三种屏蔽方法: visual character embeddings adversarial training rule-based recovery 但屏蔽方法在非攻击场景下的性能仍然较差,说明了处理视觉攻击的难度. 在NLP中,Jia和Liang(2017)将语法正确但语义无关的段落插入到故事中,以愚弄神经阅读理解模型.Singh等人(2018)发现,当使用简单的原问题释义时,用于回答问题的…

要读的论文: https://www.cnblogs.com/hizhaolei/p/10565405.html 骨架动作识别论文汇总 https://blog.csdn.net/bianxuewei1238/article/details/84936883 AAAI 2018 行为识别论文概览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34322114 已经阅读的论文: 2019年: Action recognition based on 2D skeletons extrac…

Refer to: https://stackoverflow.com/a/10527953 code: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_e…

本文是arxiv上一篇较短的文章,之所以看是因为其标题中半监督和文本分类吸引了我.不过看完之后觉得所做的工作比较少,但想法其实也挺不错. 大多数的半监督方法都选择将小扰动施加到输入向量或其表示中,这种方式在计算机视觉上比较成功,但对于离散型的文本却不适合.为了将这个方法应用于文本输入,本文将神经网络\(M\)进行拆分:\(M=U \circ F\).其中\(F\)被冻结(freeze),用于特征提取和基于droput添加噪声,\(U\)则可以是任意的半监督算法.同时,论文还对\(F\)逐渐解冻(…

这篇文章使用的AlexNet网络,在2012年的ImageNet(ILSVRC-2012)竞赛中获得第一名,top-5的测试误差为15.3%,相比于第二名26.2%的误差降低了不少. 本文的创新点: 1) 训练了(当时)最大的一个卷积神经网络,在ImageNet数据集上取得(当时)最好的结果: 2) 写了一个高度优化的GPU实现的2维卷积: 3) 包含了一些新的特点,来提高网络的泛化能力和减少网络的训练时间 4) 使用了一些有效的方法来减轻过拟合: 5) 网络使用了5层卷积层和3层全连接层,如果…

Representation learning : 表征学习,端到端的学习 pre-specified  预先指定的 demonstrate  论证;证明,证实;显示,展示;演示,说明 attempt  vt.尝试;试图 n. 进攻;尝试,冲击 distilled  adj.由蒸馏得来的 v.蒸馏( distil的过去式和过去分词 );从…提取精华 relevant  adj.有关的,中肯的;相关联的;确切的;有重大意义[作用]的,实质性的 phrase structures  短语结构 for…

You can get complete example code from https://github.com/chenghuige/hasky/tree/master/applications Including How to parse libsvm dataset file to tfrecords Reading tfrecords and do dnn/logistic regresssion classifciation/regresssion Train + evaluate…

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中…

https://www.sohu.com/a/233269391_395209 本周我们要分享的论文是<Universal Language Model Fine-tuning for Text Classificatio> 迁移学习在计算机视觉方面取得了很多成功,但是同样的方法应用在NLP领域却行不通.文本分类还是需要从零开始训练模型.本文的作者提出了一种针对NLP的有效的迁移学习方法,通用语言模型微调(ULMFiT)并介绍了用于微调模型的关键技巧. 越底层的特征越通用,越顶层的特征越特殊…

100篇必读的NLP论文 100 Must-Read NLP 自己汇总的论文集,已更新 链接:https://pan.baidu.com/s/16k2s2HYfrKHLBS5lxZIkuw 提取码:x7tn This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probabl…

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://www.pythonprogramming.net/text-classification-nltk-tutorial/?completed=/wordnet-nltk-tutorial/ Text Classification with NLTK Now that we're comfortable with NLTK, let's try to tackle text classification. The goal wit…