一般情况下，对于各种方法的综合创新应用，能达到取长补短的效果，进而能够提高情感分析的准确率，另外还能从无标注的文本里学习到其中的隐藏特征，以实现端到端的分类。...，不过也有人把 CNN 的方法应用到文字处理上面。...里面对 CNN 做了 overview，同时在「5.10. Natural Language Processing」对 NLP 做了些整理。 ? 然后我们回归主题，怎么使用 CNN 来做情感分类呢？...以文本的例子来说，原始输入的文字，使用分词（前处理）转成字符与字元后，透过一层 embedding layer 映射到向量空间，可以使用 CNN 去撷取里面的信息。...同理，以图像为例子，原始输入的照片，利用影像前处理 (ex: whitening) 后，再使用 CNN 去撷取里面的讯息。
读者可以简单地使用我们已训练的词嵌入，或者根据我们提供的 Jupyter Notebook 教程学习如何训练词嵌入。...应用 在这部分，研究者介绍了一些使用 CNN 来处理 NLP 任务的研究，这些研究在它们当时所处时代属于前沿。...研究人员在多项 NLP 任务（包括情感分类、问答和词性标注）上测试后，发现没有明确的赢家：二者的性能依赖于任务所需的全局语义。 下面，我们讨论了文献中广泛使用的一些 RNN 模型。...用于生成语言的 RNN NLP 领域中的一大难题是生成自然语言，而这是 RNN 另一个恰当的应用。基于文本或视觉数据，深度 LSTM 在机器翻译、图像字幕生成等任务中能够生成合理的任务特定文本。...，他们使用 CNN 建模输入图像、LSTM 建模文本，从而预测答案（一组单词）。
为何 RNN 能够成为解决 NLP 问题的主流特征抽取器 我们知道，RNN 自从引入 NLP 界后，很快就成为吸引眼球的明星模型，在 NLP 各种任务中被广泛使用。...下图展示的模型就是非常典型的使用 RNN 来解决 NLP 任务的通用框架技术大礼包，在更新的技术出现前，你可以在 NLP 各种领域见到这个技术大礼包的身影。 ?...SRU 的测试速度为：在文本分类上和原始 CNN（Kim 2014）的速度相当，论文没有说 CNN 是否采取了并行训练方法。...显然，如果卷积核窗口仍然覆盖连续区域，这肯定是完不成任务的。提示一下：你玩过跳一跳是吧？能采取类似策略吗？对，你可以跳着覆盖呀，是吧？这就是 Dilated 卷积的基本思想，确实也是一种解决方法。...如果归纳一下的话，现在能得出的结论是这样的：从综合特征抽取能力角度衡量，Transformer 显著强于 RNN 和 CNN，而 RNN 和 CNN 的表现差不太多，如果一定要在这两者之间比较的话，通常
Yann LeCun创建了第一个CNN，该架构最初用于识别手写字符。 2.1 CNN的架构特点 分解一下使用CNN的计算机视觉模型的技术细节： 模型的输入：CNN模型的输入通常是图像或文本。...CNN试图学习卷积过滤器中的值以预测所需的输出。 非线性: 这是应用于卷积过滤器的方程，它允许CNN学习输入和输出图像之间的复杂关系。 池化: 也称为“最大池化”，它只选择一系列数字中的最大数字。...通过CNN，可以在图像或音频数据中捕捉到更加细致的特征，从而实现更加精准的识别和分析。此外，CNN也可以应用于其他领域，如自然语言处理和时间序列数据等。...它通过学习长期依赖关系，使RNN更容易在许多时间戳上保留信息。下图是LSTM架构的可视化表示。 LSTM无处不在，可以在许多应用程序或产品中找到，例如智能手机。...对于其他问题，例如从复杂的PDF报告中提取遗传测试的结果，使用LSTM可以更好地处理每个单词的长程上下文，从而获得更好的性能。
1 达观文本挖掘系统整体方案 达观文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用。...它的一些实现方式包括： 1）N-gram模型：基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理； 2）TF-IDF模型：若某个词在一篇文档中出现频率TF高，却在其他文章中很少出现，则认为此词具有很好的类别区分能力...CNN模型的一个实现，共分四层： 第一层是词向量层，doc中的每个词，都将其映射到词向量空间，假设词向量为k维，则n个词映射后，相当于生成一张n*k维的图像； 第二层是卷积层，多个滤波器作用于词向量层，...CNN能够提取不同长度范围的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同范围的特征越丰富。不过cnn层数太多会有梯度弥散、梯度爆炸或者退化等一系列问题。...首先我们在输入层之上，套上一层双向LSTM层，LSTM是RNN的改进模型，相比RNN，能够更有效地处理句子中单词间的长距离影响；而双向LSTM就是在隐层同时有一个正向LSTM和反向LSTM，正向LSTM
文本卷积网络 (TextCNN) CNN 在计算机识别领域中应用广泛，其捕捉局部特征的能力非常强，为分析和利用图像数据的研究者提供了极大的帮助。...TextCNN 是2014年 Kim 在 EMNLP 上提出将 CNN 应用于 NLP 的文本分类任务中。 从直观上理解，TextCNN 通过一维卷积来获取句子中 n-gram 的特征表示。...Attention 此前就被用于众多 NLP 的任务，用于定位关键 token 或者特征，比如在文本分类的最后加一层 Attention 来提高性能。...总结对比CNN、RNN和Self-Attention： CNN：只能看到局部领域，适合图像，因为在图像上抽象更高层信息仅仅需要下一层特征的局部区域，文本的话强在抽取局部特征，因而更适合短文本。...对比 CNN 更加适合长文本，因为能够看到更远距离的信息，CNN 叠高多层之后可以看到很远的地方，但是 CNN本来需要很多层才能完成的抽象，Self-Attention 在很底层就可以做到，这无疑是非常巨大的优势
为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器? 我们知道，RNN自从引入NLP界后，很快就成为吸引眼球的明星模型，在NLP各种任务中被广泛使用。...下图展示的模型就是非常典型的使用RNN来解决NLP任务的通用框架技术大礼包，在更新的技术出现前，你可以在NLP各种领域见到这个技术大礼包的身影。 ?...SRU的测试速度为：在文本分类上和原始CNN（Kim 2014）的速度相当，论文没有说CNN是否采取了并行训练方法。...显然，如果卷积核窗口仍然覆盖连续区域，这肯定是完不成任务的。提示一下：你玩过跳一跳是吧？能采取类似策略吗？对，你可以跳着覆盖呀，是吧？这就是Dilated 卷积的基本思想，确实也是一种解决方法。...如果归纳一下的话，现在能得出的结论是这样的：从综合特征抽取能力角度衡量，Transformer显著强于RNN和CNN，而RNN和CNN的表现差不太多，如果一定要在这两者之间比较的话，通常CNN的表现要稍微好于
这种算法需要你找到每个相关字字母最临近的字符，然后从若干字母中找到最佳选择展示。 [图片] 接下来文字形成文字行。我们通过判断文字是否高度一致来判断文本是否属于同一行。...使用网格对文本进行检测 我们发现几乎所有票据都是相同宽度的文本，所以我们设法在收据上画出一个网格，并利用网格分割每个字符： [图片] 网格一下子精简了票据识别的难度。...神经网络可以精准识别每个网格内的字符。这样就解决了文本嘈杂的情况。最终可以精确统计文本数量。 我们使用了以下算法来识别网格。 首先，我在二值化镜像中使用这个连接组件算法。...我们使用下面两个方法来解决这个问题： LSTM网络 图像非均匀分割技术 LSTM网络 您可以阅读这些文章，以更加深入了解使用卷积神经网络识别序列中的文本 ，或我们可以使用神经网络建立与语言无关的OCR吗...分割后我们在使用CNN做识别处理。
▌图像领域的预训练 自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。...那么图像领域怎么做预训练呢，上图展示了这个过程，我们设计好网络结构以后，对于图像来说一般是 CNN 的多层叠加网络结构，可以先用某个训练集合比如训练集合 A 或者训练集合 B 对这个网络进行预先训练，在...假设我们面临第三个任务 C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层 CNN 结构，网络参数初始化的时候可以加载 A 任务或者 B 任务学习好的参数，其它 CNN 高层参数仍然随机初始化。...上面是闲话，闲言碎语不要讲，我们回来讲一讲 NNLM 的思路。先说训练过程，现在看其实很简单，见过 RNN、LSTM、CNN 后的你们回头再看这个网络甚至显得有些简陋。...作为特征提取器而不是 RNN 或者 CNN； 第三，双向语言模型可以采取 CBOW 的方法去做（当然我觉得这个是个细节问题，不算太关键，前两个因素比较关键）。
▌图像领域的预训练 自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。 ?...那么图像领域怎么做预训练呢，上图展示了这个过程，我们设计好网络结构以后，对于图像来说一般是 CNN 的多层叠加网络结构，可以先用某个训练集合比如训练集合 A 或者训练集合 B 对这个网络进行预先训练，在...假设我们面临第三个任务 C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层 CNN 结构，网络参数初始化的时候可以加载 A 任务或者 B 任务学习好的参数，其它 CNN 高层参数仍然随机初始化。...作为特征提取器而不是 RNN 或者 CNN； 第三，双向语言模型可以采取 CBOW 的方法去做（当然我觉得这个是个细节问题，不算太关键，前两个因素比较关键）。...可以预见的是，未来一段时间在 NLP 应用领域，Transformer 将占据主导地位，而且这种两阶段预训练方法也会主导各种应用。
使用网格对文本进行检测 我们发现几乎所有票据都是相同宽度的文本，所以我们设法在收据上画出一个网格，并利用网格分割每个字符： ? 网格一下子精简了票据识别的难度。神经网络可以精准识别每个网格内的字符。...这样就解决了文本嘈杂的情况。最终可以精确统计文本数量。 我们使用了以下算法来识别网格。 首先，我在二值化镜像中使用这个连接组件算法。 ?...我们使用下面两个方法来解决这个问题： LSTM网络 图像非均匀分割技术 LSTM网络 您可以阅读这些文章，以更加深入了解使用卷积神经网络识别序列中的文本 ，或我们可以使用神经网络建立与语言无关的OCR吗...区分最佳的是： ? 这种分割方案的准确度是非常高的： ? 当然，也有识别不太好的情况： ? 分割后我们在使用CNN做识别处理。 从收据中提取含义 我们使用正则表达式来查找收据中购买情况。...总结 不论你选择什么方法，LSTM或者其他更加复杂的方案，都没有错误，有些方法很难用，但是有些方法却很简单，因识别样本而异。 我们将继续优化这个项目。目前来看，在没有噪声的情况下，系统性能更加优秀。
2.文本挖掘系统整体方案 达观数据一直专注于文本语义，文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用。...它的一些实现方式包括： 1）N-gram模型：基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理； 2）TF-IDF模型：若某个词在一篇文档中出现频率TF高，却在其他文章中很少出现，则认为此词具有很好的类别区分能力...CNN模型的一个实现，共分四层： 第一层是词向量层，doc中的每个词，都将其映射到词向量空间，假设词向量为k维，则n个词映射后，相当于生成一张n*k维的图像； 第二层是卷积层，多个滤波器作用于词向量层，...CNN能够提取不同长度范围的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同范围的特征越丰富。不过cnn层数太多会有梯度弥散、梯度爆炸或者退化等一系列问题。...3）使用dnn模型来进行文本分类，解决传统词袋模型难以处理长距离依赖的缺点。 他应 NLP在达观的其他一些应用包括： 1）标签抽取； 2）观点挖掘； 3）应用于推荐系统； 4）应用于搜索引擎。
为何 RNN 能够成为解决 NLP 问题的主流特征抽取器 我们知道，RNN 自从引入 NLP 界后，很快就成为吸引眼球的明星模型，在 NLP 各种任务中被广泛使用。...下图展示的模型就是非常典型的使用 RNN 来解决 NLP 任务的通用框架技术大礼包，在更新的技术出现前，你可以在 NLP 各种领域见到这个技术大礼包的身影。 ?...SRU 的测试速度为：在文本分类上和原始 CNN（Kim 2014）的速度相当，论文没有说 CNN 是否采取了并行训练方法。...显然，如果卷积核窗口仍然覆盖连续区域，这肯定是完不成任务的。提示一下：你玩过跳一跳是吧？能采取类似策略吗？对，你可以跳着覆盖呀，是吧？这就是 Dilated 卷积的基本思想，确实也是一种解决方法。...这里要澄清一下，本文所说的 Transformer 特征抽取器并非原始论文所指。
自然语言处理 尽管不像深度学习中的其他领域那么高大上，但可以说NLP算法是迄今为止最复杂、最成功的算法。这种成功可以归因于，与图像和视频相比，在文本语料库上进行训练相对比较容易。...在先前RNN、LSTM和GRU相关工作的基础上，这种嵌入解码技术为Google Translate和许多其他NLP任务赋能。在易于实现的同时，这一技术甚至可以用来创建聊天机器人。...通过将焦点仅集中在数据的重要组成部分上，这样的注意力可以提供比LSTM更优秀的表现，并且所需的计算量也更小。...图片：engineering.com 在见证了深度学习革命性的十年，我们确信接下来的十年应该令我们所有人兴奋。在这十年中，AI将接手大部分的工作吗（通常的小报标题）？...我们能够优化深度学习模型，从而在日常工作中持续使用吗？接下来的内容将会回答这些担心。
图像领域的预训练 自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。 ?...那么图像领域怎么做预训练呢，上图展示了这个过程，我们设计好网络结构以后，对于图像来说一般是CNN的多层叠加网络结构，可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者...假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层参数仍然随机初始化。...目前我们已经知道，对于层级的CNN结构来说，不同层级的神经元学习到了不同类型的图像特征，由底向上特征形成层级结构，如上图所示，如果我们手头是个人脸识别任务，训练好网络后，把每层神经元学习到的特征可视化肉眼看一看每层学到了啥特征...可以预见的是，未来一段时间在NLP应用领域，Transformer将占据主导地位，而且这种两阶段预训练方法也会主导各种应用。
所有源代码和实验结果都可以在jatana_research的知识库中找到。 ? 一个端到端的文本分类架构由以下几个部分组成 训练文本：即输入文本，监督学习模型可以通过它来学习和预测所需的类。...算法：它是我们的模型能够处理文本分类的算法（在我们的例子中：CNN，RNN，HAN） 预测模型：在历史数据集上训练的模型，可以实现标签的预测。 ?...我参考了Yoon Kim论文和Denny Britz撰写的这篇博客。 CNN通常用于计算机视觉，但是最近它们已经应用于各种NLP任务，并且结果很有希望。...让我们通过一个图表简要地看一下将CNN应用与文本数据会发生什么。当一个特殊的模式被检测时，每个卷积的结果都将触发。通过改变核的大小并连接它们的输出，可以检测多个大小（2、3或5个相邻的单词）的模式。...要在文本数据上使用Keras，我们首先要对其进行预处理，为此，我们可以使用Keras的Tokenizer类。此对象将num_words作为基于字频率进行标记化后保留的最大字数的参数。
简单介绍一下标准流程： Training 获取训练数据（文本+标注） 设计适合该文本和类别的特征提取方法 训练一个类别分类器来预测每个token的label Predicting 获取测试数据 运行训练好的模型给每个...众所周知，目前在NLP领域用的最多的还是要数RNN这一个大类，因为RNN简直就是为文本这类序列数据而生的。但是在实现中也会有很多问题，所以这时候就可能试试CNN。...相对于RNN， CNN由于可以并行训练，使得其训练速度远远高与RNN，可以使得在精度不变或损失一点的情况下打打提高效率。这一点也在前面文本分类任务中有提及。...，因为在社交网络（如推特等）上很多内容都是包含图片的，而且如下图所示仅仅考虑文本信息我们可能会认为"Rocky"是一个人名，但是综合考虑图片信息之后就可以判定其为一条狗。...基于以上，文章提出一种综合考虑文本和图像信息的NER网络。 ? ? 对于文本信息： 使用CNN提取字符向量表示，并从lookup table中提出word embedding。
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