随笔分类 - 自然语言处理
摘要：前言：本篇是TextCNN系列的第三篇，分享TextCNN的优化经验 前两篇可见： 文本分类算法TextCNN原理详解（一） TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)（二） 调优模型的基本方法 大家如果跑过模型的话，不论是demo还是实际项目，通常的情况都是先跑一次看看效果，然后
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摘要：前言：本篇是TextCNN系列的第二篇，分享TextCNN的代码 前两篇可见： 文本分类算法TextCNN原理详解（一） 一、textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一：textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构
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摘要：前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别，把这个问题抽象出来其实是一个分类问题。在结构上面，我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类。由于语料的限制，我们目前仅考虑电台,音乐，问答类等三类的意图识别。更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来，修改softmax的分类
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摘要：前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。举一个简单的例子，我想听周杰伦的歌，这个query的意图便是属于音乐意图，我想听郭德纲的相声便是属于电台意图。做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升，比如在搜索引擎领域使用意图识别来获取与用户输入的que
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