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 网络 网络 数据集
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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。
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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 rnn tensorflow textrnn
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NLP进阶,使用TextRNNTextRNN_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 文本分类
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 1.21MB nlp text-classification keras fasttext
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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 textrnn textcnn
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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 文本分类
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