模型: FastText TextCNN TextRNN RCNN 分层注意网络(Hierarchical Attention Network) 具有注意的seq2seq模型(seq2seq with attention) Transformer("Attend Is All You Need") 动态记忆网络(Dynamic Memory Network) 实体网络:追踪世界的状态 其他模型: BiLstm Text Relation: Two CNN Text Relation:

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr

目录 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 NLP相关的文本预处理 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的

1,概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习,例如常见的textcnn,textrnn等,但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的,比如对话场景下的意图识别,这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话,是极容易陷入过拟合的状态.因此就有很多人研究在少量样本下如何建模.one-shot learning,few-shot learning,甚至是zero-shot learning都是旨在解决这类的问题. 本篇博客将会介绍下几种

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

https://www.wxwenku.com/d/102093756 AI科技评论按:前几天,Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English, Japanese and Korean?」.这篇文章做了一个包含473种模型的大型对比实验,实验的目的是对文本分类任务中不同语言(英语.汉语.韩语和日语)不同的level(utf-8 .字符等)和

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

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

1.GCN的概念        传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络.信息网络等非欧式结构的数据.一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整.而社交网络.信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图).        传统CNN卷积面对输入数据维度必须是确定的,进而CNN卷积处理后得到的输出数据的维度也是确定的.欧式结构数据中的每个点周边结构都一样,如一个像素点周围一定有8个像素点,即每个节点的输入维度和输出维度都是固定的.而非欧式结构数据则不一定,如社交

作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝

NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)       七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名.当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖.看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试.结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名. 1. 比赛介绍 这是一个文本多分类的问题:目标是“参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分

背景介绍   文本分类是NLP中的常见的重要任务之一,它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型,使之具有一定的泛化能力,能够对新文本进行较好地预测.它的应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如垃圾邮件过滤.舆情分析以及新闻分类等.   现阶段的文本分类模型频出,种类繁多,花样百变,既有机器学习中的朴素贝叶斯模型.SVM等,也有深度学习中的各种模型,比如经典的CNN, RNN,以及它们的变形,如CNN-LSTM,还有各种高大上的Attention模型.   无疑,文本分类是一个相

这是前一段时间在做的事情,有些python库需要python3.5以上,所以mac请先升级 brew安装以下就好,然后Preference(comm+',')->Project: Text-Classification-m...->Project Interpreter->setting button->add,添加python的虚拟环境(usr/local/bin/python3.7),然后就去安装那些包 然后去github找一份代码学习下,在此之前请先连接这个技术需要什么,我找

  本文将会讲述如何实现多标签文本分类. 什么是多标签分类?   在分类问题中,我们已经接触过二分类和多分类问题了.所谓二(多)分类问题,指的是y值一共有两(多)个类别,每个样本的y值只能属于其中的一个类别.对于多标签问题而言,每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别.   举个简单的例子,我们平时在给新闻贴标签的时候,就有可能把一篇文章分为经济和文化两个类别.因此,多标签问题在我们的日常生活中也是很常见的.   对于多标签问题,业界还没有很成熟的解决方法,主要是因为标签之间可能会存在复杂的依赖关系

2017年7月4日,百度开源了一款主题模型项目,名曰:Familia. InfoQ记者第一时间联系到百度Familia项目负责人姜迪并对他进行采访,在本文中,他将为我们解析Familia项目的技术细节. 什么是Familia Familia 开源项目包含文档主题推断工具.语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:Latent Dirichlet Allocation(LDA).SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE). Familia支持用户以