【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型
引言 更多模型介绍基于深度学习的文本分类模型大致分类如下： 词嵌入向量化：word2vec, FastText等等 卷积神经网络特征提取：Text-CNN, Char-CNN等等 上下文机制：Text-RNN， BiRNN， RCNN等等 记忆存储机制：EntNet， DMN等等 注意力机制：HAN等等 1 FastText 1.1 相关资料 论文:《Bag of ...
深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据
深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 - 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示： ...
瞎聊深度学习——IMDB影评文本分类
本文中我希望用IMDB数据集和神经网络对数据集中的影评内容进行“正面影评”和“负面影评”的二分类。IMDBIMDB数据集是Tensorflow中带有的数据集，其中包含来自互联网电影库的50000条影评文本，首先来下载该数据集并且查看一下：加载数据（如果缓存中没有回自动下载该数据）：import tensorflow as tf from tensorflow import keras impor....
深度学习之文本分类 ----FastText
FastTextFastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding空间中进行平均，进而完成分类操作。FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。FastText的优点：使用浅层的神经网络实现了word2vec以及文本分类功能，效果与深层网络差不多，节约资源，且有百倍的速度提升深....
【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning
【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning前言应用BERT模型做短文本情绪分类#导入相关的模块 import paddle import paddlenlp as ppnlp from paddlenlp.data import Stack, Pad, Tuple import paddle.nn.functional as F import numpy as np from func....
干货解析｜深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用
小蚂蚁说： 随着深度学习的快速发展，以及在图像、语音领域取得的不错成果，基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢？ 传统机器学习的应用，常常是利用上述人工总结的文本特征，但往往会遇到一些问题。比如“猫”和“咪”这两词语的语义很接近（即近义词），但计算机并不能真正的在词语语义层面理解，只是把他们当作了两个不同的词语。再比如“小狗”和“小猫”是很相关的...
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，覆盖叶子类目数量达上万....
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的；事实上，单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务，从而避免需....
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