深度學習和文字分類

2021-08-21 14:52:52 字數 1313 閱讀 7582

參考部落格

fasttext 模型輸入乙個詞的序列(一段文字或者一句話),輸出這個詞序列屬於不同類別的概率。

序列中的詞和片語組成特徵向量,特徵向量通過線性變換對映到中間層,中間層再對映到標籤。

fasttext 在**標籤時使用了非線性啟用函式,但在中間層不使用非線性啟用函式。

fasttext 模型架構和 word2vec 中的 cbow 模型很類似。不同之處在於,fasttext **標籤,而 cbow 模型**中間詞。

這個模型本身是沒有什麼特別之處的,它就是利用詞向量的平均來做分類。

fastext本質上是乙個分類模型,當然它也是可以產生詞向量。不過多贅述。

textcnn詳細過程:第一層是圖中最左邊的7乘5的句子矩陣,每行是詞向量,維度=5,這個可以模擬為影象中的原始畫素點了。然後經過有 filter_size=(2,3,4) 的一維卷積層,每個filter_size 有兩個輸出 channel。第三層是乙個1-max pooling層,這樣不同長度句子經過pooling層之後都能變成定長的表示了,最後接一層全連線的 softmax 層,輸出每個類別的概率。

特徵:這裡的特徵就是詞向量,有靜態(static)和非靜態(non-static)方式。static方式採用比如word2vec預訓練的詞向量,訓練過程不更新詞向量,實質上屬於遷移學習了,特別是資料量比較小的情況下,採用靜態的詞向量往往效果不錯。non-static則是在訓練過程中更新詞向量。推薦的方式是 non-static 中的 fine-tunning方式,它是以預訓練(pre-train)的word2vec向量初始化詞向量,訓練過程中調整詞向量,能加速收斂,當然如果有充足的訓練資料和資源,直接隨機初始化詞向量效果也是可以的。

利用最後乙個詞的結果直接softmax,其實這裡最後乙個詞已經包括了前面這些詞的語義資訊了。

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