【866】TextCNN相关
摘要：ref: TextCNN文本分类（keras实现）
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posted @ 2023-07-27 12:35
随笔分类 - AI Related / NLP
【835】SpaCy训练NER模型
摘要：参考：使用SpaCy构建自定义 NER 模型 参考：使用SpaCy构建自定义 NER 模型 参考：Sarcasm Text Classification using spaCy in Python 参考：在Python中使用spaCy进行NER【以药物名称作为训练数据】 对应的英文原版：Drugs
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posted @ 2023-04-29 21:03
【834】GPT相关
摘要：参考：李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解 参考：Ai写诗 文本生成任务代码实战 基于Huggingface Pytorch 自然语言处理GPT2
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posted @ 2023-04-23 10:40
【833】BERT相关（Hugging Face）
摘要：参考：BERT入门——tensorflow 参考：李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解 个人理解：BERT是一个语言模型，把它作为一个抽取Feature的东西，因此它已经把文本进行的加工，最终只需要把BERT接入具体的任务，来训练下游任务的参数即可！ Case 1:input: single
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posted @ 2023-04-23 10:25
【520】利用 TextBlob & Vader 进行情感分析
摘要：参考：Tutorial: Quickstart - TextBlob （sentiment analysis） 参考：An overview of sentiment analysis python library: TextBlob 参考：How does TextBlob calculate s
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posted @ 2021-01-10 12:33
【518】1D CNN原理详细说明
摘要：参考：Convolutional Neural Networks for Text Classification 参考：【book】- Neural Network Methods for NLP 参考：自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作 原图： 简单说明： 个人理解： 关
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posted @ 2021-01-03 23:36
【517】keras 实现 Attention 机制（text classification）
该文被密码保护。
posted @ 2021-01-01 22:41
【516】keras 源码分析之 Dense
摘要：参考：keras源码分析之Layer 参考：keras源码分析之Dense 本文主要讲解一下 Dense 层的源码，Dense 层即最常用的全连接层，代码很简单，主要是重写了 build 与 call 方法，在我们自定义 Layer 时，也可以参考该层的实现。但是不需要这么复杂，只要写出必要的部分就
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posted @ 2021-01-01 14:13
【515】keras 张量操作
摘要：参考：keras-team / keras - github keras 的实质就是对于张量的操作，所以对于某些函数的理解，需要自己通过张量的实操来体会。同时每一个网络层的输入和输出也都是张量的操作，可以参见下面链接进行简单张量 Tensor 的操作。 参考：【tensorflow】张量(tenso
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posted @ 2021-01-01 10:28
【514】keras Dense 层操作三维数据
摘要：参考：Keras API reference / Layers API / Core layers / Dense layer 语法如下： tf.keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer
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posted @ 2020-12-31 17:46
【513】keras 后端函数说明
摘要：参考：Keras后端 Keras是一个模型级的库，提供了快速构建深度学习网络的模块。Keras并不处理如张量乘法、卷积等底层操作。这些操作依赖于某种特定的、优化良好的张量操作库。Keras依赖于处理张量的库就称为“后端引擎”。Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK，
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posted @ 2020-12-30 17:48
【512】keras 中的核心网络层
摘要：参考：Layers » 核心网络层 1. Dense 1.1 语法 keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zer
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posted @ 2020-12-30 15:34
【511】Keras 函数式 API
摘要：参考：开始使用 Keras 函数式 API 参考：Model 类（函数式 API）说明 单一输入输出：model = Model(inputs=inputs, outputs=output) 多输入多输出：model = Model(inputs=[a1, a2], outputs=[b1, b3,
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posted @ 2020-12-30 14:49
【510】Attention-based Model
摘要：参考：台湾大学 李宏毅 attention based model 参考：台湾大学 李宏毅 attention based model - PDF 文档 参考：深度学习中的注意力模型（2017版） 参考：自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么 参考：深度学习之Attentio
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posted @ 2020-12-28 21:49
【509】NLP实战系列（九）—— 结合 CNN 和 RNN 来处理长序列
摘要：一维 CNN 分别处理每个输入序列段，所以它对时间步的顺序不敏感（这里所说的顺序的范围要大于局部尺度，即大于卷积窗口的大小），这一点与 RNN 不同。 要想结合 CNN 的速度和轻量与 RNN 的顺序敏感性，一种方法是在 RNN 前面使用一维 CNN 作为预处理步骤。对于那些非常长，以至于 RNN
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posted @ 2020-12-28 11:47
【510】NLP实战系列（八）—— 使用一维CNN处理 IMDB 情感分析
摘要：参考：卷积层 —— Conv1D层 1. Conv1D 层 1.1 语法 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=N
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posted @ 2020-12-28 11:43
【510】NLP实战系列（七）—— 进阶版(dropout/stacking/BiLSTM)
摘要：参考：Bidirectional 层 进阶版包含以下技术： Recurrent dropout（循环 dropout）, a specific, built-in way to use dropout to fight overfitting in recurrent layers. 使用 drop
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posted @ 2020-12-28 10:27
【509】NLP实战系列（六）—— 通过 LSTM 来做分类
摘要：参考：LSTM层 1. 语法 keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_un
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posted @ 2020-12-27 16:52
【508】NLP实战系列（五）—— 通过 SimpleRNN 来做分类
摘要：参考：SimpleRNN层 1. 语法 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform'
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posted @ 2020-12-27 16:27
