摘要：
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 阅读全文
posted @ 2019-01-07 18:58
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1 概述 虽说现在深度学习在文本分类上取得了很大的进步，但是很多时候在工业界没有与之匹配的数据量，在少量数据的情况下，使用深度学习很容易出现过拟合，而此时使用传统的TF-IDF加机器学习又无法取得良好的效果。针对这种情况，我们来看看在使用深度学习时有哪些方法也尽量地避免过拟合。 2 过拟合的处理方法 阅读全文
posted @ 2019-01-04 14:34
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 阅读全文
posted @ 2019-01-02 20:00
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 阅读全文
posted @ 2019-01-02 14:25
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 阅读全文
posted @ 2019-01-02 14:14
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posted @ 2019-01-02 14:05
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posted @ 2019-01-02 13:54
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posted @ 2019-01-02 11:42
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posted @ 2019-01-02 11:07
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 阅读全文
posted @ 2019-01-02 10:28
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