[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心) 配合阅读: [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制. 作为对比,可以访问[T

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和

  本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试.由于该比赛早已结束,笔者当时也没有参加这个比赛,因此没有测评成绩,我们也只能拿到训练集和验证集.但是,这并不耽误我们在这方面做实验. 比赛介绍   该比赛的网址为:http://lic2019.ccf.org.cn/kg ,该比赛主要是从给定的句子中提取三元组,给定schema约束集合及句子sent,其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别,例如(S_TYPE:人物,P:妻子,O_TYPE:人物)

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

论文来源:Hierarchical Attention Networks for Document Classification 1.概述 文本分类时NLP应用中最基本的任务,从之前的机器学习到现在基于词表示的神经网络模型,分类准确度也有了很大的提升.本文基于前人的思想引入多层注意力网络来更多的关注文本的上下文结构. 2.模型结构 多层注意力网络(HAN)的结构如下图所示: 整个网络结构包括四个部分: 1)词序列编码器 2)基于词级的注意力层 3)句子编码器 4)基于句子级的注意力层 整个网络结

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

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提

 Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展到多个

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了

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

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20

1. Attention model简介 0x1:AM是什么 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. AM刚开始是应用在图像领域里的,并且在图像处理领域取得了非常好的效果

from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一.Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文.seq2seq 可以用在很多方面:机器翻译.QA 系统.文档摘要生成.Image Captioning (图片描述生成器). 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集