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RSS订阅原创 基于依存句法和图卷积神经网络的文本情感分析
目标：对文本进行情感分析，并将其分为正面和负面模型结构：--> Embedding layer--> BiLSTM--> GCN--> GloableAveragePooling--> Softmax方法：将依存句法分析构建的依存图作为邻接矩阵 利用BiLSTM编码后的特征作为节点特征 将邻接矩阵和节点特征作为GCN的输入，之后进行情感分类结果：Precision (%) Recall (%) F1 (%) 91..
2021-04-21 14:07:58
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原创 基于豆瓣哈哈哈哈哈哈小组的数据分析研究
本文对豆瓣哈哈哈哈哈哈小组建组以来的帖子进行数据分析，挖掘好哈的帖子所具有的特征，并进行关联分析，发现好哈的帖子长度不宜过长，需要有配图，并且插图数量适中。同时，本文还对帖子进行了其他数据分析。
2020-02-23 15:26:58
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原创 Torch中的tensor常用操作
Reference：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html1. tensor拼接：torch.cat(tensors, dim = 0, out= None)>>> tensor =torch.zeros(2,3)#或者torch.zeros([2, 3]),这和numpy有点区别。>>> torch....
2019-12-13 16:01:07
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原创 希望能搞完...
flag：（算是任务清单吧，写几篇关于最近正在做的研究的博文）1. BERT+BiLSTM 文本情感分类2. 基于迁移学习的图片分类掌握这个任务之后，可以向不同任务进行延伸，例如情感识别等...在上述任务中，涉及以下子任务（可能会多也可能会变少）：（1）损失曲线绘制（2）混淆矩阵绘制（3）卷积层输出可视化（4）获取中间层输出（5）微调策略如果有可能，我还...
2019-12-08 13:27:44
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原创 基于深度学习的文本情感分析（Keras VS Pytorch）
实验任务：利用不同的深度学习框架对微博短文本进行情感分析，并将情感分为三类，分别是正、负、中。 所用语言及相应的工具包：Python 3.6, Keras 2.2.4, Torch 1.0.1 数据分布：{'pos': 712, 'neu': 768, 'neg': 521} 技术路线：本次实验利用词向量来表示文本，单条文本的形状为[50, 100].利用Ke...
2019-04-16 13:13:08
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原创 基于CNNs的图片情感识别（Keras VS Pytorch）
之前做深度学习，用的框架一直都是Keras，从科研角度来说，可以基本满足我的需要。Keras的优势在于可以非常快速的实现一个相对简单的深度学习模型，例如深度神经网络、长短期记忆网络、双向长短期记忆网络等。同时Kera对于刚刚接触深度学习的新手是非常友好的，各个模块都进行了相对应的封装，从模型构建，模型编译到模型训练。我们所做的只需要脑海中有一个模型网络图，然后根据这个图对模型进行搭建，并且将...
2019-04-09 21:37:22
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原创 基于keras的模型融合研究
最近一直在做关于多模态融合的情感分析研究，所用方法免不了深度学习模型融合。在最新的keras版本中（笔者所用为keras2.2.4），from keras.layers import Merge 这一功能已不复存在，取而代之的则是一系列张量连接的方法，例如from keras.layers import Add，详见https://keras.io/zh/layers/merge/。关于这一功...
2019-03-19 15:10:44
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原创 配置深度学习GPU加速（Cuda以及Cudnn安装，win10操作系统下）
最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是windows10，IDE是Pycharm，GPU是GTX1050，CUDA是V9.0，C
2018-01-26 14:58:06
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空空如也
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