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RSS订阅转载 Very Deep Convolutional Networks for Text Classification
实现：https://github.com/zonetrooper32/VDCNN原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27009517/article/details/82385748AbstractNLP的许多任务的方法是循环神经网络，特别是LSTM，与深层的卷积神经网络相比，这些网络都比较浅，所以我们构建VDCNN，这是字符级的，并且仅用小的卷积和pooling操...
2019-08-09 09:56:07
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转载 基于情感词典的文本情感分类
基于情感词典的文本情感分类传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语，然后根据这个词语的类别来判断情感，比如“我喜欢数学”，“喜...
2019-06-03 21:31:41
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原创 14周总结
14周（周一）文本经过卷积层的描述。这个图解释了文本从最开始的字符变成向量再经过卷积神经网络的一个过程。最开始把文本表示成向量矩阵，然后把向量矩阵通过不同个数，不同大小的卷积核进行特征提取，然后经过池化把最重要的特征提取出来，最后把每个池化的结果全连接起来，然后再把全连接的特征用于分类。（周二）今天把代码看了，师姐那个代码也运行出来了，代码流程是知道了，还是有很多函数不知道，希望自己没事...
2019-06-03 19:13:51
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原创 文本情感分析难点和方法
二 文本情感分析的难点文本特征较难提取文本较难规范化词与词之间有联系，关联关系纳入模型不容易不带情感色彩的停用词会影响情感打分。比如：“打开天窗说亮话”。中文复杂，同一个词在不同的语境下可能表达的语义不一样的情感。比如：“冬天能穿多少穿多少，夏天能穿多少穿多少”。不同语义差别巨大。比如：“路上小心点”。否定词的存在。比如：“我其实不是很喜欢你”。各种互联网新词。比如...
2019-06-01 11:04:20
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原创 NLPIR基于深度神经网络的文本情感分析
情感分析是一种常见的自然语言处理方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 在情感分析应用软件中灵玖的软件NLPIR大数据搜索与挖掘共享软件做的效果是比较好的软件之一。N...
2019-06-01 11:01:19
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原创 吴恩达深度学习笔记
深度学习视频总结2.02（红色为小标题，蓝色比较重要）第四讲第二周(4.2.1)为什么要进行实例探究(4.2.2)经典网络LeNet-5网络当时还没有padding,所以图片在卷积过程当中越来越小；也没有ReLu函数，当时这个例子用的是sigmoid函数。超级参数不是很多。这个典型的网络有padding，使用的是ReLU函数。超级参数也比较多。卷积核大小确定为3*3，池化层的超...
2019-05-10 17:20:32
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空空如也
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