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论文全名是《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》，知乎到底怎么才能发名字很长的文章，为啥别人都能发，是会员吗，呜呜呜。最近开始看论文，也不知道该看点什么，最近做一个文本分类的比赛，就去看了一下textcnn的论文。
贴一下汇总贴：论文阅读记录论文链接：《TextCNNwithAttentionforTextClassification》一、摘要绝大多数文本内容都是非结构化的，这使得自动分类成为许多应用程序的一项重要任务。文本分类的目标是将文本文档自动分类为一个或多个预定义的类别。最近提出...
这里是不是只实现了论文里面的输入channels为singe_channel的情况，我看论文里面也介绍了multichannelarchitecture，比如这篇博客的第一张图片描述的那样，和singelchannel不同的是，其中一个channel在训练过程中保持不变，另一个channel通过...
1、初识TextCNN最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。但之前了解到的CNN多应用于图像处理，其…
但这里我要做的是对短评的深层语义进行挖掘，然后得出打分（无奈，为了写论文而写），其实确实没有什么意义，但是自然语言处理就是这样。为了给论文做一点铺垫，今天更新一个基于TextCNN的情感二分类问题。这个实验做了很久，4月3号完成的。
二.TextCNN的优势TextCNN最大优势网络结构简单,在模型网络结构如此简单的情况下，通过引入已经训练好的词向量依旧有很不错的效果，在多项数据数据集上超越benchmark。网络结构简单导致参数数目少,计算量少,训练速度快，在单机单卡的v100机器上，训练165万数据,迭代26万步，半个小时…
论文中一般都是用在验证集上效果最好的模型去预测测试集，多次预测的结果取平均计算准确率或者mAP值而不是单纯的取一次最好的结果作为论文的结果。.如果你在写论文的过程中，把测试集当做验证集去验证的话，这其实是作假的，建议不要这样，一旦有...
其实打比赛没有必要完全复现之前的论文，把几个经典模型搞熟就行，如果题主英文还ok的话强烈安利一份情感分析的Tutorial（只涉及神经网络模型）：.会循序渐进地手把手教学：.利用RNN进行情感二分类.利用RNN的各种变体，如LSTM,BiLSTM等进行情感二分类.利用...
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但这里我要做的是对短评的深层语义进行挖掘，然后得出打分（无奈，为了写论文而写），其实确实没有什么意义，但是自然语言处理就是这样。为了给论文做一点铺垫，今天更新一个基于TextCNN的情感二分类问题。这个实验做了很久，4月3号完成的。
二.TextCNN的优势TextCNN最大优势网络结构简单,在模型网络结构如此简单的情况下，通过引入已经训练好的词向量依旧有很不错的效果，在多项数据数据集上超越benchmark。网络结构简单导致参数数目少,计算量少,训练速度快，在单机单卡的v100机器上，训练165万数据,迭代26万步，半个小时…
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其实打比赛没有必要完全复现之前的论文，把几个经典模型搞熟就行，如果题主英文还ok的话强烈安利一份情感分析的Tutorial（只涉及神经网络模型）：.会循序渐进地手把手教学：.利用RNN进行情感二分类.利用RNN的各种变体，如LSTM,BiLSTM等进行情感二分类.利用...
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