内容
1）自选文本分类数据集；
2）测试单向、双向TextRNN深度网络算法分类精度；
3）编写、运行程序并查看结果；
4）调节单向、双向TextRNN算法相关参数，分析其对模型效果的影响
2024-06-09 00:19:15
911KB
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Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。
2023-02-19 11:18:18
461B
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TextCNN擅长捕获更短的序列信息，但是TextRNN擅长捕获更长的序列信息。具体到文本分类任务中，BiLSTM从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的N-Gram信息。
2021-11-16 12:26:47
48.45MB
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NLP进阶，使用TextRNN和TextRNN_ATT实现文本分类，包含数据集，可以直接使用，如果有不明白的地方可以参考我的文章：
2021-11-14 14:06:26
61.42MB
TextClassification-Keras
这个代码库实现了一个各种深学习模型使用Keras框架，其中包括文本分类：FastText，TextCNN，TextRNN，TextBiRNN，TextAttBiRNN，韩，RCNN，RCNNVariant等除了模型实现，简化应用程序包括在内。
指导
环境
Python 3.7
NumPy 1.17.2
Tensorflow 2.0.1
用法
所有代码都位于目录/model ，每种模型都有对应的目录，其中放置了模型和应用程序。
例如，FastText的模型和应用程序位于/model/FastText ，模型部分为fast_text.py ，应用程序部分为main.py
模型
1个FastText
FastText是在“提出的。
1.1论文描述
使用查找表，将ngram包转换为单词表示形式。
将单词表示形式平均为一个文本表示形式，它是一个隐藏变量。
文本表示又被馈送到线性分类器。
使用softmax函数可计算预定义类上的概率分布。
1.2在这里实现
FastText的网络结构：
2个TextCNN
在提出了TextCNN
2021-11-09 18:35:46
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python 实现
TensorFlow实现文本分类代码集合（含数据）_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_HierarchicalAttentionNetwork__Seq2seqWithAttention等等9种文本分类算法实现代码
2021-08-11 22:03:47
16.85MB
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Python，TensorFlow实现文本分类代码集合（含数据）_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_HierarchicalAttentionNetwork__Seq2seqWithAttention等等9种文本分类算法实现代码
2019-12-21 19:30:34
13.92MB
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