ALBERT-TextCNN_51CTO博客
  论文名称:《基于ALBERT-TextCNN模型的多标签医疗文本分类方法》  发布期刊:《山东大学学报(理学版)》  期刊信息:CSCD  论文写作分析摘要:本文非常简单。网络模型是直接把BERT和TextCNN拼接起来的;亮点在于应用领域的新颖,即医疗文本。本次博客主要来批斗一下这篇论文
ALBERTALBERT: A Lite BERT For Self-Supervised Learning Of Language Represen
原创 2022-12-26 18:24:16
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    一、什么是TextCNN?   将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 二、TextCNN的结构 降维---> conv ---> 最大池化 --->完全连接层---> softmax   三、TextCNN的参数与超参数   四、Text
TextCNN
原创 2021-08-02 16:00:05
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Albert Einstein,1879年出生于德国符腾堡的乌尔姆市。1896年进入瑞士苏黎世工业大学学习,并于1900年毕业。他大学期间就表现出“离经叛道”的性格,颇受教授们责难。毕业即失业。1902年到瑞士专利局工作,1909年开始当教授。他早期一系列最具有创造性、最有历史意义的研究工作,如创立相对论,都是在专利局工作时利用业余时间进行的。1914年起,他任德国威廉皇家学会物理研究所所长兼柏林
原创 2022-07-12 10:50:02
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1.简单介绍TextCNNTextCNN模型是由 Yoon Kim提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征,这些特征在分类中占据着重要位置.论文所提出的模型结构如下图所示:: 与图像当中CNN的网络相比,textCNN 最大的不同便是在输入数据的不同:图像是二维数据, 图像的卷积核是从左到右, 从上到下进行滑
短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好,应用广泛,且速度快,一般是首选;对长文本领域,TextCNN主要靠filter窗口抽取特征,在长距离建模方面能力受限,且对语序不敏感。        CNN可以识别出当前任务中具有预言性的n元语法(且如果使用特征哈希可以使用无约束的n元语法词汇,同时保持词嵌入矩阵的约束);CNN卷积结构还允许有相似成分的n
一、简要卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征,对于文本来说,局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口,类似于N-gram.卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选,获得不同抽象层次的语义信息。二、textCNN  具体描述:1、 第一层是输入层,输入层是一个n*d矩阵,其中n表示输入文本的长度,d表示每个词/字向量的维度。注:每个词向量既可以是预先在其他语料
# coding: utf-8import pickleimport loggingimport tensorflow as tflogging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',level=logging.INFO)class TextCNN(object): """ A C...
原创 2021-05-07 18:25:29
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TextCNN
原创 2021-08-02 15:39:52
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1. 模型原理1.1 论文Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性。 1.2 网络结构&n
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TextCNN 一、TextCNN详解1、TextCNN是什么 我们之前提到CNN时,通常会认为属于CV领域,是用于解决计算机
转载 2023-10-31 14:08:05
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目录前言一、TextCNN详解1、TextCNN是什么2、TextCNN 的优势3、TextCNN 的网络计算原理总结 前言  了解TextCNN,看这一篇就够了。一、TextCNN详解1、TextCNN是什么  我们之前提到CNN时,通常会认为属于CV领域,是用于解决计算机视觉方向问题的模型,但是在2014年,Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形,提出了文本分类模型TextCNN。与
textCNN原理简介与工程实现textCNN是启发于图像处理领域的CNN,将其改造应用于文本领域。原论文是纽约大学Yoon Kim发表于EMNLP 2014的Neural Networks for Sentence Classification;论文中表示,只是简单的在word2vector加入textcnn层,在很多公开数据集的任务上性能都得到了很好的提升。下面从textcnn的原理介绍和代码
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier
原创 2023-04-03 17:10:05
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TextCNN网络是2014年提出的用来做文本分类的卷积神经网络,由于其结构简单、效果好,在文本分类、推荐等NLP领域应用广泛,我自己在工作中也有探索其在实际当中的应用,今天总结一下。TextCNN的网络结构数据预处理再将TextCNN网络的具体结构之前,先讲一下TextCNN处理的是什么样的数据以及需要什么样的数据输入格式。假设现在有一个文本分类的任务,我们需要对一段文本进行分类来判断这个文本是
前几天看没事看了眼GLUE榜单就发现了ALBERT这个模型,去arxiv搜了下没搜到,还在想什么时候放出来,没想到在Openreview上。。论文地址:https://openreview.net/pdf?id=H1eA7AEtvSGoogle一出手就是不一样,不再是BERT+的模式,而是做了个大改动。先来感受一下刷榜的乐趣,GLUE:SQuAD:RACE:目前github上已经放出的开源版本:非
原创 2021-03-31 21:37:52
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一、 摘要CNN+static vector 在句子分类的任务中表现很好,而且基于具体task微调后的task-specific vectors 表现的更好二、模型结构 值得注意的是:我们的实验对象有2个channels。在第一个里面,词向量是训练过程中保持是static;在第二个里面,词向量在训练中根据backPropagation微调。 2.1 正则化 (1)倒数第二层增加dropout (2
Text CNNOverview本节我们来重点介绍一下卷积神经网络在文本分类问题当中的应用。CNN网络在图像领域已经占据了主导地位,在文本领域也有不错的表现。在 "Convolutional Neural Network for Sentence Classification" 一文中,作者使用了CNN进行文本分类任务,取得了非常不错的效果事实上在很多情况下,Multi-Window-Size的C
引言众所周知,文本分类是自然语言处理中最常见的任务之一。而TEXTCNN是每一个NLPer入门学习,deeplearning在自然语言处理中应用的首选。相对现在火热得BERT而言,TEXTCNN得结构相对来说更加简单,但其容易被理解,模型更小,训练更快,更易灵活调整得特点,仍然被广泛应用于工业界。现就textCNN使用中的超参数,以及调整超参数的结果做相应的总结。实验这里使用的TEXTCNN模型可
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