先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()

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,:,:

详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac

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

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

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

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来

TextCNN @ 目录 TextCNN 1.理论 1.1 基础概念 最大汇聚(池化)层: 1.2 textCNN模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 基础概念 在文本处理中使用卷积神经网络:将文本序列当作一维图像 一维卷积 -> 基于互相关运算的二维卷积的特例: 多通道的一维卷积: 最大汇聚(池化)层: 1.2 textCNN模型结构 textCNN模型设计如下所示: 定义多个一维卷积核,并分别对输入执行卷积运算.具有不同宽度的卷积核可以捕获不同数目的相邻词

参照当Bert遇上Kerashttps://spaces.ac.cn/archives/6736此示例准确率达到95.5%+ https://github.com/CyberZHG/keras-bert/blob/master/README.zh-CN.md 示例实现 # ! -*- coding:utf-8 -*- import json import numpy as np import pandas as pd from random import choice from keras_be

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc

特征选择 RFormula RFormula是一个很方便,也很强大的Feature选择(自由组合的)工具. 输入string 进行独热编码(见下面例子country) 输入数值型转换为double(见下面例子hour) label为string,也用StringIndexer进行编号 RFormula produces a vector column of features and a double or string column of label. Like when formulas ar

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

2018年google推出了bert模型,这个模型的性能要远超于以前所使用的模型,总的来说就是很牛.但是训练bert模型是异常昂贵的,对于一般人来说并不需要自己单独训练bert,只需要加载预训练模型,就可以完成相应的任务.下面我将以情感分类为例,介绍使用bert的方法.这里与我们之前调用API写代码有所区别,已经有大神将bert封装成.py文件,我们只需要简单修改一下,就可以直接调用这些.py文件了. 官方文档 tensorflow版:点击传送门 pytorch版(注意这是一个第三方团队实现的)

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

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9 Sentiment classification 情感分类 情感分类任务简单来说是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢或不喜欢他们正在谈论的这段文本. 情感分类 一个最大的挑战是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小标记的训练集也能构建一个不错的情感分类器. 问题引入 通过训练一个从x到y的映射得到一个情感分类器,只需要收集在社交媒体上顾客对你的评价,你就可以判断其对餐厅的情感是正面的还是负面

情感分析简介   文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程.   本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向.   本文将详细介绍如何使用深度学习

http://c.biancheng.net/view/1938.html 前面我们介绍了如何将卷积网络应用于图像.本节将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过