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基于CNN的文本分类
基于CNN的文本分类
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该文本内容详细介绍了CNN算法和文本分类的相互关系 我觉得挺好的 希望大家喜欢
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基于cnn的中文文本分类算法(python).zip
浏览:137
5星 · 资源好评率100%
基于cnn的中文文本分类算法(python).zip
项目实战-TextCNN文本分类(keras实现)源代码及数据集.zip
浏览:3
5星 · 资源好评率100%
1、内容概要:本资源主要基于TextCNN(keras)实现文本分类,适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据,主要包括训练集data_train,测试集data_test ,经过预处理的训练集clean_data_train和中文停用词表stopwords.txt,可用于模型训练和测试,详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码:word2vec_analys
cnn用于文本分类
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该文献给出了用cnn进行文本分类的实现方法 该文献给出了用cnn进行文本分类的实现方法 该文献给出了用cnn进行文本分类的实现方法
CNN-文本分类-keras:Keras中基于卷积神经网络的文本分类
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CNN-文本分类-keras 它是中作为功能api的简化实现 要求 训练 运行以下命令,如果要更改它将运行100个纪元,只需打开 python model.py 对于新数据 您必须重建词汇表然后进行培训。 引文 @misc{bhaveshoswal, author = {Bhavesh Vinod Oswal}, title = {CNN-text-classificatio
基于CNN的中文文本分类算法(可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景)
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基于CNN的中文文本分类算法(可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景) 利用word2vec先获取中文测试数据集中各个字的向量表达,再输入卷积网络进行分类。 运行方法 训练 run python train.py to train the cnn with the spam and ham files (only support chinese!) (change the config file
基于深度学习的文本分类技术研究进展
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文本分类技术经历了从专家系统到机器学习再到深度学习的发展过程。在20世纪80年代以前,基于规则系统的文本分类方法需要领域专家定义一系列分类规则,通过规则匹配判断文本类别。
文本分类代码集合(含数据)_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_等等
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4星 · 用户满意度95%
Python,TensorFlow实现文本分类代码集合(含数据)_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_HierarchicalAttentionNetwork__Seq2seqWithAttention等等9种文本分类算法实现代码
python实现CNN中文文本分类
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CNN 中文文本挖掘 文本分类 python 深度学习 机器学习 CNN 中文文本挖掘 文本分类 python 深度学习 机器学习
keras实现中文文本分类
浏览:183
keras实现中文文本分类;实现中文分析,词向量引入;基于语义的特征卷积计算,实现文本分类。
完整用CNN(Tensorflow)完成文本分类的工程
浏览:45
网站的用Tensorflow完成文本分类任务的完整工程代码 包括:训练、运行、和评估所有的代码。 打包文件里面还包含了一个影评标记过的影评的语料库。 开箱即用
基于CNN的中文文本分类
浏览:90
5星 · 资源好评率100%
本资源是使用Pytorch实现的基于CNN的中文文本分类源码,其中包括了数据集预处理、数据集统计分析,模型实现和训练全过程的源码。另外,代码中有详细的注释,对新人十分友好,欢迎下载学习。
基于CNN的分类算法
浏览:106
此程序是采用CNN的方法进行分类,其中包含爬虫,对图像数据进行爬取,对图像数据清洗,并将格式等要求不合适的数据剔除,从而使用有效数据进行训练,具体训练方式见内容,如需数据、实验报告文档,联系本人
文本分类——Embedding、CNN、RNN练手
浏览:84
说明 本文是方法记录,不是完整的项目过程(在我Jupyter上,数据前期预处理部分懒得搬了),也没有调参追求准确度(家里电脑跑不动)。 参考任务来源于Kaggle,地址:电影评论情感分类 本文参考了不同的资料来源,包括斯坦福CS224N的课程资料,网上博客,Keras官方文档等 任务核心部分 1.单词表示 1.1 理论部分 对大部分(或者所有)NLP任务,第一步都应该是如何将单词表示成符合模型所需
这是基于CNN算法的分类代码
浏览:7
该算法内容介绍很详细 算法步骤也容易看懂 在此分享给大家
CNN训练数据_文本分类数据
浏览:87
本节资料是练习CNN 文本分类的数据,数据有是10类别,模型采用两层的神经网络。数据包含了测试集,训练集和验证集,并且代码讲解很详细,是联系CNN卷积网络实现的好数据。
TextClassification-Keras:在Keras中实现的文本分类模型,包括:FastText,TextCNN,TextRNN,TextBiRNN,TextAttBiRNN,HAN,RCNN,RCNNVariant等
浏览:114
4星 · 用户满意度95%
TextClassification-Keras 这个代码库实现了一个各种深学习模型使用Keras框架,其中包括文本分类:FastText,TextCNN,TextRNN,TextBiRNN,TextAttBiRNN,韩,RCNN,RCNNVariant等除了模型实现,简化应用程序包括在内。 指导 环境 Python 3.7 NumPy 1.17.2 Tensorflow 2.0.1 用法
用CNN用来对自己的数据集分类
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4星 · 用户满意度95%
这个CNN工具箱只用改一两个地方就可以对自己的数据集分类了 比github上的deeplearning的工具箱里的CNN改动要简单
基于tflearn的cnn文本分类
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基于tflearn的cnn文本分类 cnn代码
基于tensorflow实现CNN文本分类
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基于tensorflow实现CNN文本分类 目前文本分类问题主要使用的RNN/LSTM,但是本身具有时序性强、速度慢等局限性。而CNN的主要特点是速度快,主要用于计算机图像的核心部分GPU的硬件层实现。
基于tensorflow+CNN的新闻文本分类-附件资源
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基于tensorflow+CNN的新闻文本分类-附件资源
Python-用Keras实现的多种深度学习文本分类模型
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在Keras中实现的文本分类模型,包括:FastText,TextCNN,TextRNN,TextBiRNN,TextAttBiRNN,HAN,RCNN,RCNNVariant等。
Pytorch 实现文本分类
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文本分类的标准代码,Pytorch实现 数据集Dataset - IMDB - SST - Trec ### 模型 - FastText - BasicCNN (KimCNN,MultiLayerCNN, Multi-perspective CNN) - InceptionCNN - LSTM (BILSTM, StackLSTM) - LSTM with Attention (Self
CNN-RNN中文文本分类
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CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow 环境 Python 2/3 (感谢howie.hu调试Python2环境) TensorFlow 1.3以上 numpy scikit-learn scipy
【深度学习数据集】新闻文本分类数据集(50000条)
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50000条新闻文本数据集,文本有9类。可用于文本分类模型训练。
《文本分类大综述:从浅层到深度学习》
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文本分类是自然语言处理中最基本、最基本的任务。过去十年,由于深度学习取得了前所未有的成功,这一领域的研究激增。大量的方法、数据集和评价指标已经在文献中提出,提高了全面和更新综述的需要。
基于CNN、BI-LSTM的文本分类.zip
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精品数据&毕业设计项目源码,以便于学习、研究和项目实践,绝对物超所值!
基于CNN-RNN的中文文本分类.zip
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5星 · 资源好评率100%
精品数据&毕业设计项目源码,以便于学习、研究和项目实践,绝对物超所值!
基于CNN的二分类识别
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基于CNN的二分类识别,采用的是python+tensorflow框架,识别准确率和验证准确率均90%以上,非常好用。
基于CNN的文本多标签分类.zip
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本代码是项目的demo可以直接使用,内含数据集合教程
基于CNN_Pytorch的文字情感分类
浏览:127
5星 · 资源好评率100%
描述了一系列建立在word2vec之上的卷积神经网络实验。尽管对超参数进行了很少的调整,但带有一层卷积的简单CNN表现得非常好。我们的结果增加了一个已被认可的证据,即无监督词向量的预训练是NLP深度学习的一个重要组成部分。
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