在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经...
在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经...
基于卷积神经网络和自注意力机制的文本分类模型.pdf
基于多头注意力循环卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类方法.pdf
卷积增强循环神经网络在文本分类中的应用.pdf
基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法.pdf
基于循环结构的卷积神经网络文本分类方法.pdf
基于循环和卷积神经网络的文本分类研究.pdf
基于多通道循环卷积神经网络的文本分类方法.pdf
深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用
基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析 CNN Attention
网络游戏-基于多角度卷积神经网络与循环神经网络的文本分类算法.zip
TextCNN 来源于发表于2014年,是一个经典的模型,Yoon Kim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(类似统计语言模型的N-Gram),从而能够更好地捕捉局部相关性。...
一、过拟合和欠拟合 接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题: 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的...
最终决定参考谷歌的基于注意力机制的街景文本识别的论文:"Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery",并对官方源代码进行修改。 本次中文文本识别的github地址...
再次,使用并行的双向门限循环神经网络(bi-directional gated recurrent nnit,BiGRU)获取文本的序列特征;最后,借助改进的并行卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取深层次特征信息。将该模型分别在...
CNN 主要用于处理图像数据,RNN 用于处理序列数据,而 DNN 是一个通用的深度神经网络架构,可以应用于各种不同类型的数据。这些神经网络架构也可以结合使用,以解决复杂的多模态问题。
针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题与深度学习存在忽略情感词库的弊端,提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短...
模型通过局部注意力机制与卷积神经网络结合的方式提取文本的高层次的特征,将其作为编码器输入,此后通过基于全局注意力机制的解码器生成摘要。实验结果证明,在中文文本数据集上该模型相对于其他模型有着较好的摘要...
中文文本情感分析是一种研究人类情感表达的计算机技术,它可以自动地分析文本中的情感,并将其分类为积极、消极或中性。随着互联网的普及和社交媒体的兴起,人们在网上表达情感的方式变得越来越多样化和频繁化,这...