使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tfle…

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理.到特征project,再到模型选择,把机器学习解决这个问题的过程一一呈现. 书中设计的源码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文本的匹配.本文主要解说文本预处理部分内容.涉及切分文本.数据清洗.计算TF-IDF值等内容.     相…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比…

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类 说明: scipy官网上有参考,但是看…

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类 说明: scipy官网上有参考,但是看…

Tensorflor实现文本分类 下面我们使用CNN做文本分类 cnn实现文本分类的原理 下图展示了如何使用cnn进行句子分类.输入是一个句子,为了使其可以进行卷积,首先需要将其转化为向量表示,通常使用word2vec实现.d=5表示每个词转化为5维的向量,矩阵的形状是[sentence_length × 5],即[7 ×5].6个filter(卷积核),与图像中使用的卷积核不同的是,nlp使用的卷积核的宽与句子矩阵的宽相同,只是长度不同.这里有(2,3,4)三种size,每种size有两个fi…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案,因为CNN要求输入都是一定长度的,而对于文本分类问题,文本序列是不定长的,RNN可以完美解决序列不定长问题, 因为RNN不要求输入是一定长度的.那么对于CNN用于解决文本分类问题而言,可以判断文本的长度范围,例如如果大多数文本长度在100以下,极少数在100以上,那就 可以设定文本长度是100,不足100的文本用padding补齐,多于100的文本则截断.具体过程如下图: 首先把分词之后的句子按照设定的维度展开,这里维度是9,每个单词都会有一个向量表…