摘要：
RNN模型由于具有短期记忆功能，因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题，尤其是引入门控机制后，能够解决长期依赖问题，捕获输入样本之间的长距离联系。本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型，模型的结构为：LSTM（GRU）—dropout—LSTM（GRU）—dropout—全连接层—输出层，比较 阅读全文
摘要：
博客园的markdown用起来太心塞了，现在重新用其他编辑器把这篇博客整理了一下。 目前用word2vec算法训练词向量的工具主要有两种：gensim 和 tensorflow。gensim中已经封装好了word2vec这个包，用起来很方便，只要把文本处理成规范的输入格式，寥寥几行代码就能训练词向量 阅读全文
摘要：
文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务，可用的模型非常多，相关的开源代码也非常多了。这篇博客用一个CNN模型，对新闻文本进行分类。 全部代码有4个模块：1、数据处理模块（命名为：cnews_loader.py） ；2、模型搭建模块（命名为cnn_model.py）；3、模型运行模块（命名为run 阅读全文