目录前言一、TextCNN详解1、TextCNN是什么2、TextCNN的优势3、TextCNN的网络计算原理总结前言 了解TextCNN，看这一篇就够了。一、TextCNN详解1、TextCNN是什么 我们之前提到CNN时，通常会认为属于CV领域，是用于解决计算机视觉方向问题的模型，但是在2014年，YoonKim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型TextCNN。与传统图像的CNN网络相比，TextCNN在网络结构上没有任何变化(甚至更加简单了)，从图1可以看出TextCNN其实只有一层卷积，一层max-pooling，最后将输出外接softmax来n分类。【图1：Tex
基于TextCNN、LSTM与Transformer模型的疫情微博情绪分类任务概述微博情绪分类任务旨在识别微博中蕴含的情绪，输入是一条微博，输出是该微博所蕴含的情绪类别。在本次任务中，我们将微博按照其蕴含的情绪分为以下六个类别之一：积极、愤怒、悲伤、恐惧、惊奇和无情绪。数据集来源本数据集(疫情微博数据集)内的微博内容是在疫情期间使用相关关键字筛选获得的疫情微博，其内容与新冠疫情相关数据集标签每条微博被标注为以下六个类别之一:neural(无情绪)、angry(愤怒)、sad(悲伤)、surprise(惊奇)。数据集规模疫情微博训练数据集包括6,606条微博，测试数据集包含5,000条微博。数据
BERT+TextCNN实现医疗意图识别项目一、说明本项目采用医疗意图识别数据集CMID传送门数据集示例：{"originalText":"间质性肺炎的症状?","entities":[{"label_type":"疾病和诊断","start_pos":0,"end_pos":5}],"seg_result":["间质性肺炎","的","症状","?"],"label_4class":["病症"],"label_36class":["临床表现"]}模型使用BERT、TextCNN实现意图分类二、BERT模型加载使用苏建林开发的bert4keras深度学习框架加载BERT模型frombert4k
基于BERT_TextCNN新闻文本分类实战项目1数据集介绍2模型介绍3数据预处理3.1数据集加载3.2统计文本长度分布4BERT模型4.1HuggingFace介绍4.2HuggingFace使用4.2.1加载预训练模型4.2.2预训练模型的使用4.3BERT模型使用4.3.1编码和解码4.3.2批处理4.3.3词向量处理5Dataset和DataLoader数据5.1自定义Dataset5.2DataLoder创建
PytorchTextCNN实现中文文本分类（附完整训练代码）目录PytorchTextCNN实现中文文本分类(附完整训练代码)一、项目介绍二、中文文本数据集（1）THUCNews文本数据集（2） 今日头条文本数据集 （3）自定义文本数据集三、TextCNN模型结构（1）TextCNN模型结构（2）TextCNN实现四、训练词嵌入word2vec（可选）五、文本预处理（1）句子分词处理：jieba中文分词（2）特殊字符处理（3）文本数据增强六、训练过程 （1）项目框架说明（2）准备Train和Test文本数据（3）配置文件：config_textfolder.yaml（4）开始训练（5）可视化
🍊作者最近在看了大量论文的源代码后，被它们干净利索的代码风格深深吸引，因此也想做一个结构比较规范而且内容较为经典的任务🍊本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析🍊语言模型可选择Bert、Roberta🍊主神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、FNN、Attention共7种🍊语言模型和网络模型扩展性较好🍊最终的准确率均在90%以上🍊项目已开源，clone下来再配个简单环境就能跑🥳🥳🥳有很多小伙伴私聊我再出Attention、LSTM+TextCNN和Lstm+TextCNN+Self-Attention的网络模
