CNN文字分類論文收集

阿新 • • 發佈：2018-12-31

Sequential Short-Text Classification with Recurrent and Convolutional Neural Networks

Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification

Sequential Short-Text Classification with Recurrent and Convolutional Neural Networks Recurrent Convolutional Neural Networks for

本文以CAIL司法挑戰賽的資料為例，敘述利用Keras框架進行文字分類的一般流程及基本的深度學習模型。步驟 1：文字的預處理，分詞->去除停用詞->統計選擇top n的詞做為特徵詞步驟 2：為每個特徵詞生成I

1.簡介 TextCNN 是利用卷積神經網路對文字進行分類的演算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文 (見參考[1]) 中提出. 是2014年

翻譯自部落格：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 在這篇文章中，我們將實現一個類似於Kim Yoon的卷積神經網路語句分類的模型。本文提出的模型在一系列文字分類任務（如情感分析

Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇經典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，這篇文章可以說是cnn模型用於文字分類的開山之作（其實第一個用的不是他，但是Ki

文字分類是NLP領域的一個重要的子任務，文字分類的目標是自動的將文字打上已經定義好的標籤，常見的文字分類任務有：垃圾郵件過濾、情感分析、新聞分類等等。程式碼是來自大家可以自行下載閱讀，下面僅僅是自己對程式碼的一個解讀，僅此而已，若有不合適的地方，希望大家多多指出，

CNN分類模型架構 python程式碼實現： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf class TCNNConfig(object): #class TCNNConfig(

引數宣告 V：詞向量個數 D：詞向量維度 C：分類個數 Co：卷積核個數 Ks：卷積核不同大小的列表，程式碼中為[3,4,5] 函式定義定義計算CNN第i層神經元個數和第i+1層神經元個數的函式：def calculate_fan_in_and_fan_out（tensor）

題記前段時間再看QA方面的文章，讀了一篇paper（《LSTM-based deep learning model for non-factoid answer selection》）中，使用了LSTM-CNN模型來做answer與question的語義抽取。受此啟發

前言最近在琢磨文字分類相關的深度學習模型，也研讀了以下三篇使用卷積神經網路CNN實現的文字分類論文：（1）《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》（2）《Character-level Convo

最近在搞機器學習，產品需要對句子進行主題分類，具體來說就是給你一兩句話，然後把他劃分到不同的主題上。那經過調研測試，使用 text-cnn 進行主題分類效果不錯，準確率達到了92%。今天突然來「靈感」了，覺得可以嘗試CNN+DesicionTree，如何實施呢？ 1

最近參加學校的一個數據分析比賽，因為自己前面自學了一些基本的機器學習演算法，但其實還處於入門階段，便參加了。選擇了一道中文文字分類的題目。今日頭條使用者畫像選題背景：隨著機器創作能力越來越強，今後社會媒體上將會產生越來越多的機器創作者自動生產的內容。有效

眾所周知，卷積神經網路（CNN）在計算機視覺領域取得了極大的進展，但是除此之外CNN也逐漸在自然語言處理（NLP）領域攻城略地。本文主要以文字分類為例，介紹卷積神經網路在NLP領域的一個基本使用方法，由於本人是初學者，而且為了避免東施效顰，所以下面的理論介紹更多

導讀：文字分類是NLP領域一項基礎工作，在工業界擁有大量且豐富的應用場景。傳統的文字分類需要依賴很多詞法、句法相關的human-extracted feature，自2012年深度學習技術快速發展之後，尤其是迴圈神經網路RNN、卷積神經網路CNN在NLP領域逐漸獲得廣

今天寫的部落格主要參考了清華大學黃民烈老師團隊2018年在IJCAI上發表的paper《Densely Connected CNN with Multi-scale Feature Attention for Text Classification》。這篇p

本章旨在使用TensorFlow API實現卷積神經網路文字分類。如今，TensorFlow大版本已經升級到了1.3，對很多的網路層實現了更高層次的封裝和實現，甚至還整合瞭如Keras這樣優秀的一些高層次框架，使得其易用性大大提升

下面就列舉了幾篇運用CNN進行文字分類的論文作為總結。 1 yoon kim 的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》。（2014 Emnlp會議）他用的結構比較簡單，就是使用長度不同的 filter 對文字矩陣進行

淘寶商品類目預測近來做一個應用深度學習解決淘寶商品的類目預測問題的專案，趁此機會總結下文字分類領域特別是應用深度學習解決文字分類的相關的思路、做法和部分實踐的經驗。 1 業務問題描述淘寶商品的一個典型的例子見下圖，圖中商品的標題是“夏裝雪紡條紋短袖t恤女春半袖衣

文字分類需要CNN？No！fastText完美解決你的需求（前篇） fastText是個啥？簡單一點說，就是一種可以得到和深度學習結果準確率相同，但是速度快出幾個世紀的文字分類演算法。這個演算法類似與CBOW，可愛的讀著是不是要問CBOW又是個什麼鬼？莫急，聽

深度學習近一段時間以來在影象處理和NLP任務上都取得了不俗的成績。通常，影象處理的任務是藉助CNN來完成的，其特有的卷積、池化結構能夠提取影象中各種不同程度的紋理、結構，並最終結合全連線網路實現資訊的彙總和輸出。RNN由於其記憶功能為處理NLP中的上下文提供了途徑。在短文字分

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