summer阿超
TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的 Convolutional Naural Networks for Sentence Classification 一文中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： 可以看出TextCNN的结构还是比较简单的,下面我们分块介绍一下TextCNN. 首先是输入层,输入跟大多数深度学习在nlp方面的处理一样,需要将文本转换成词索引,每个句子是一个向量,向量中每个元素代表这该词在词典中的词索引.其中词向量矩阵embedding可以在该模型中一起训练,也可以使用word2vec或者其他框架预训练好的词向量,然后在模型训练过程中进行Fine tune.这也就是上图中第一部份会有两个channel,一个non-static channels是表示词向量随着模型一起训练,static channels是表示使用预训练的词向量.而实验表明,在数据量小的情况下,使用non-static channels容易引起过拟合. 这部分的变量维度分别是:输入-[batch_size,sentence_length],词向量矩阵-[vocab_size,embedding_size],经过embedding处理后输出embedded-[batch_size,sentence_length,embedding_size],也就是图1中第一部分显示的内容.下面就要使用卷积操作进行处理了,但是卷积操作是四维的,除了embedded的三维之外,还有channels(在图像处理中,最后一维是三通道的颜色编码,但是在文本处理中该维值是1).所以在使用卷积处理前需要把embedded进行扩维处理.经过扩维处理后embedded变成了[batch_size,sentence_length,embedding_size,1]的矩阵. 在该部分使用卷积核对embedded做卷积处理,在论文中卷积核的size取了三个[2,3,4],这对应着n-gram模型,使得特征信息包含临近词信息,这里就不在过深说明,详细内容可以去看n-gram语言模型.如果卷积核的size为[2,3,4],那么就有三种卷积核,其中size为2的卷积核的shape是[2,embedding_size,1,num_filter],其他类似,其中num_filter代表着卷积核的数量,是超参数.这样我们以1的步长去进行卷积,会得到size_len*num_filter个列向量,其中size_len是size的种类数,这里是3个size.对应着图1中的第二部分.这部分的作用是提取了语义信息,其中包括n-gram模型.同时因为卷积操作的特点参数共享,所以可以减少了大部分参数,节约内存使用. 文中提到的pooling操作是max_pooling,就是将列向量中最大值取出来,对输入补0做过滤(有兴趣的朋友也可以试试平均池化,看看结果有神马不同),池化操作是对整个向量,所以它的shape是[1,sentence_length-size+1,1,1],其中sentence_length-size+1是上文提到的经过卷积处理后得到的列向量长度.然后对卷积得到的每个列向量进行池化操作后,会得到size_len*num_filter个元素,将他们合并在一起形成一个size_len*num_filter维的向量.也就是图1的第三部分. 全连接层就是正常的softmax,输入是池化后的向量,输出维度是我们要分类的类别数,为了防止过拟合,可以加一个l2正则,同时也可以在上述过程后加上dropout. 上本文在搜狗10分类新闻数据集进行测试,只使用了停用词,由于电脑内存不足,所以对文本内容进行了截断,只取了200个单词,所以测试结果可能不是最好的,进行调参或者添加一些其他trick可以使精度更高一些. Loss ACC TextCNN结构简单,精度比较高,只是速度相比没有Fasttext快,模型这种东西,没有绝对的好坏之说,所以根据不同数据集选择不同的模型,也是一门技术.
iamYolandaXYZ
文本分类好发论文。因为文本是历史悠久、应用广泛、使用灵活、认可度最高的信息载体。所以文本分类好发论文。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
蓝水晶朵朵
随着BERT等预先训练模型获得越来越多的关注，从数据增强实验到改进模型数学原理，大量的研究已经进一步提高了它们的性能。在本文中，作者提出了一种简洁有效的方法，在保持几乎相同的计算成本的情况下，利用标签嵌入技术来提高BERT的文本分类性能。在6个文本分类基准数据集上的实验结果证明了其有效性。 文本分类是自然语言处理(NLP)中的一个经典问题。任务是将预定义的类或多个类注释到给定的文本中，其中文本表示是一个重要的中间步骤。 为了学习更好的文本表示，已经开发了各种神经模型，包括卷积神经网络模型，循环神经网络模型和注意机制。预训练模型在文本分类方面也非常有利，因为它们通过避免从零开始来帮助简化训练过程。其中一组方法专注于单词嵌入，如word2vec和GloVe；另一种方法专注于上下文化单词嵌入，从CoVe到ELMo、OpenAI GPT、ULMFiT和BERT。 BERT在各种NLP任务中取得了特别令人印象深刻的表现。随着它的成功，通过对大量数据进行预训练的模型，如ERNIE、RoBERTa、UniLM和XLnet，由于其学习情境表示的能力而变得流行起来。这些模型基于多层双向注意机制，并通过MASK预测任务进行训练，这是BERT的两个核心部分。继续研究BERT的潜力仍然很重要，因为新的发现也可以帮助研究BERT的其他变体。在这项工作中，作者提出了一种简单而有效的方法来提高BERT的文本分类性能，通过类别标签的文本（如“世界”、“体育”、“商业”和“科学技术”）来增强上下文表示学习，同时不改变原始的编码器网络结构。本文的主要贡献如下: 图一展示了论文算法的大致结构，受句子对输入的启发，作者将标签文本与输入文本用[SEP]进行拼接，标签文本与输入文本用不同的片段向量(segment embeddings)表示。 后面同正常文本分类相同，通过整体[CLS] embedding，图片中为 接上tanh线性层进行分类，通过交叉熵损失训练。举例：假设有三个类别---体育、美食、 人物。「马德里竞技」视角下这三类最后都是抽象的，为A/B/C，若训练时「体育美食人物+马德里竞技」--->体育，则模型能学习到「竞技」「体育」之间的关系，即利用label的文本信息。 除了单个文本输入之外，作者对于句子对输入没用用[SEP]字符拼接标签文本与输入文本，因为前后不是自然句，不像NSP任务，这种方式记为 w/o[SEP] 除了使用文档将标签的原始文本编码到BERT中外，作者还实验为每个类选择更多的单词作为代表，从而扩大了Lj中标记的数量。通过tfidf 标签文本增强来进一步提高我们的模型的性能。使用基于WordPiece的Bert Tokenizer来对文本进行分词，然后计算每个subword的平均tf-idf得分，最后将前5、10、15或20作为补充标签文本到相应的类。 其中AGNEWS包含四种类别，DBpedia包含14种类别，在线infer的时候也要加上这些前缀，会带来一定开销，所以label也不宜多，性能折中。同时，过多的label引入，也可能带来分类效果的下降。 可以明显的看到不对句子pair input作区分w/o [SEP]取得了更好的效果。NSP任务在Bert pretrain阶段是用于预测下一个句子的。当我们将标签序列与输入文档连接时，[SEP]标记将非自然语言序列与自然语言句子组合在一起。这种差异可能导致了前训练和BERT微调之间的偏斜度，导致性能下降。
期刊类别：从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。按学科分类则有5个类别：1、马列主义、毛泽东思想。2、哲学。3、社会科学。4、自然科学。5
en20120705 4人参与回答 2023-12-05 文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向： 主要有
人到中年156 2人参与回答 2023-12-06 日本的环保意识来到日本旅游的人常常可以看到青山绿草的景区里树立着“请游客把垃圾随身带走”的标牌。在北海道的国立湿地保护区，我们发现湿地里铺设了几公里长的木板小道
杨枝甘露儿 2人参与回答 2023-12-09 TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的 Convolutional Naural Networks for Sentence Classificatio
小李飞刀xy 3人参与回答 2023-12-07 在说漫画杂志之前先介绍三家出版社——小学馆、集英社和讲谈社，这三家出版社在日本漫画史上绝对有着举足轻重的地位，而三家旗下的漫画杂志更是为我们奉献了一部又一部的经
方孔金钱 5人参与回答 2023-12-08