文件名称：TextClassification-Keras：在Keras中实现的文本分类模型，包括：FastText，TextCNN，TextRNN，TextBiRNN，TextAttBiRNN，HAN，RCNN，RCNNVariant等
文件大小：1.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 09:11:44
nlp text-classification keras fasttext han
TextClassification-Keras 这个代码库实现了一个各种深学习模型使用Keras框架，其中包括文本分类：FastText，TextCNN，TextRNN，TextBiRNN，TextAttBiRNN，韩，RCNN，RCNNVariant等除了模型实现，简化应用程序包括在内。 指导 环境 Python 3.7 NumPy 1.17.2 Tensorflow 2.0.1 用法 所有代码都位于目录/model ，每种模型都有对应的目录，其中放置了模型和应用程序。 例如，FastText的模型和应用程序位于/model/FastText ，模型部分为fast_text.py ，应用程序部分为main.py 模型 1个FastText FastText是在“提出的。 1.1论文描述 使用查找表，将ngram包转换为单词表示形式。 将单词表示形式平均为一个文本表示形式，它是一个隐藏变量。 文本表示又被馈送到线性分类器。 使用softmax函数可计算预定义类上的概率分布。 1.2在这里实现 FastText的网络结构： 2个TextCNN 在提出了TextCNN
【文件预览】：
TextClassification-Keras-master
----.gitignore(28B)
----requirements.txt(32B)
----model()
--------TextRNN()
--------TextAttBiRNN()
--------HAN()
--------RCNN()
--------RCNNVariant()
--------TextCNN()
--------FastText()
--------TextBiRNN()
----LICENCE(1KB)
----README-ZH.md(9KB)
----README.md(9KB)
----image()
--------TextRNN_network_structure.png(15KB)
--------FeedForwardAttention.png(64KB)
--------TextBiRNN_network_structure.png(16KB)
--------HAN.png(52KB)
--------FastText_network_structure.png(15KB)
--------TextCNN_network_structure.png(26KB)
--------RCNNVariant_network_structure.png(37KB)
--------RCNN.png(171KB)
--------TextCNN.png(50KB)
--------FeedForwardAttetion_fomular.png(2KB)
--------HAN_network_structure.png(32KB)
--------FastText.png(31KB)
--------RCNN_network_structure.png(26KB)
--------TextAttBiRNN_network_structure.png(19KB)
--------figures.pptx(694KB)
--------TextRNN.png(21KB)