正能量的英文短句

正能量的英文短句:（第一次在简的书上留下印记。毕业后，第一篇文章，投稿给了简书，因为其简单的风格吸引了。今天我的主题是“CNN如何应用于句子分类任务”。我主要是从思想和源代码分析的角度。任务介绍\n内容分类任务，主要是将查询句分为食品类、娱乐类、音乐类、学习类、旅游类等类别。本文主要介绍了如何构建一个不需要手工进行特征工程设计的端2端深度学习模型，以满足90%以上准确度的句子分类要求。\n源制作链接：hyperlink https://github.com/yzx1992/sentence_classification（顺便说一下，帮助我启动基于TensorFlow1.1版本的源代码）。只显示了演示数据集的一部分，希望读者能够理解（建议：自己构建爬虫代码，最可靠的自给自足）。\n“train”集：1000 \n测试集：500 \n秒，在句子分类任务中，“category type”只是敏感的一句话中的一个或几个词。例如：“我们吃海地牢吧？”如果模型能够捕捉到“海地牢”这三个字的特征信息，那么毫无疑问，该句应该被划分为食物类，然后我们可以首先将该句划分为“字”级或“字级”（在python中可以使用jieba包来剪切字）。）。值得注意的是，如果训练集较小，“字”级的效果会更好；另外，增加列车前嵌入效果会提高几点。但是，对应于词级的词向量矩阵大，参数多，最终训练得到的模型参数大（即字典的大小大，需要训练的嵌入矩阵参数多，容易溢出）带视频存储器和旅行室。例如，中文高频词字典取10W，字Emb维数取200，单个Embbed矩阵的参数取10W*200=2000W，2000W*4字节（浮点取4字节）约为80M。在我运行的句子分类任务中，单词模型的参数大小在300米左右，单词模型的参数大小可以控制在10米左右，当时我训练的任务语料库达到100W+，所以单词模型和单词模型的性能差别不大，而单词模型和单词模型的参数大小在300米左右。最终准确率、召回率、F1等指标。\n以下主要对“词”模型进行分析。\n采用NCNN框架，利用不同大小的卷积核捕获句子（1、2、3、4等）的ngram特征。值得注意的是，相同大小的卷积核通常包含多个卷积核，通过卷积核的不同初始化参数获取句子ngram的语义信息。在实验中，我把它设置为100，num_filtes=100。此外，大多数分类任务可以通过采用粗粒度特性来完成（当然，根据分类系统的粒度，它可以分为一级标记、二级标记、三级标记等）。为了减少模型参数，可以采用最大池方法来保留NGRAM中最明显的特征。例如，“我们吃海地牢好吗？”3-革兰的信息包含“0我”、“0我们”、“我们走”、“我们去吃饭”、“我们去吃饭”、“我们去海边”、“我们去海边”、“我们去海边”、“我们去海边”、“我们去海底”、“我们去海底”、“我们去海底”、“我们去海底”…等等，对于3-gram的所有功能，我们当然希望模型只学习其中的一个。\n最后，对于单个查询，我们提取了100个1-gram、100个2-gram、100个3-gram、100个4-gram功能或400个功能。\n通常，在那时，您可以选择多层全连接，通常取1个4-gram功能或400个功能。~3层，每层都可以由tanh或relu函数触发，以达到非线性的效果（如果不添加非线性激活函数，多层全连接相当于单个，数学上，矩阵求解未知->w2（w1）x）=wx（其中，特征向量X表示，W代表参数向量\n最后映射到9维向量空间，即得到每个类别对应的得分。在SoftMax函数后，将每个类别的得分转换为标准化概率分布（即每个类别的概率值之和等于1）。\n进入代码1）首先查看数据的数据处理部分。py:\n使用设计每次从文件中读取迭代器的想法、小批量训练样本。迭代器设计的优点是它一次将小批量语句读取到内存中，而不是将所有的训练集都丢弃到内存中。对于样本数超过1000万的文件，使用迭代器可以大大减少内存开销并提高执行效率。\ndef batchiter（data_path，batch_size）函数：\ndata_path:训练集路径或有效集\nbatch_size:mini_batch用于更新模型渐变，因此为了防止个别异常样本波动过大。\ndef batchiter（data_path batch_size）：\n0打印（data_path）\n1，打开（data_path，\'r\'）作为f\n2 sample_num=0\n3 samples=[]\n4，用于f:\nline 5=line中的行。剥离（）\n6个样本。附加（行）：7 sample_num+=1\n8如果sample_num==batch_size:\n9 a=zip（[s.split（\\t”）for s in samples]）\n10 l=list（a[0]）\n11 x=[s.trip（）for s in a[1]]\n12 x=np。array（text2list（x））\n13 y=[]\n14 for i in l:\n15 y.a ppend（[0]*9）\n16 y[len（y）-1][int（i）-1）=1\n17 batch_data=list（zip（x，y））\n18 batch_data=np。array（batch_data）\n19 yield batch_data\n20 sample_num=0\n21 sample s=[]\nline 9~12:\na=zip（[s.split（\\t”）for s in samples]）表示合并批量大小的样本。\n单个样本对构造为：label_id\\t word_id1 word_id2 word_id3……也就是说，该句子属于标记，该句子用一个单词表示相应的ID序列，两个单词之间用\\t分隔符分隔。\neg:\ncase1:4 32 33 1571 20 57 58 0 \ncase2:1 108 287 916 917 101 572 0 \ncase3:2 318 319 95 646 647 319 192 95 \nnamely，max\u len=8，批次尺寸=3，此时值对应如下：na=[（\'4'、\'1'、\'2'）、（\'32，33，1571）'、'7992770A0093FB380'、'58yno4eax5q2kkzgdddddn1lbkpt'，0，'20 57 58 0 0 0'、\'108 287 916 916 917 101 572 0 0 0'、\'318 319 95 646 647 319 319 319 95'）]\nl=[\'4'、\'4'、\'1'、\'1'、\'2\''、（\'32，33，1571）'、'79927992770770770770770A009093F093F093FB380'、'58yno4）\nx=[\'32 33 1571 20 57 58 0 0'、''108 287 916 917 101 572 0 0'、''318 319 95 646 647 319 192 95']\nx=[[32 33 1571 20 57 58 0]\n[108 287 916 917 101 572 0]\n[318 319 95 646 647 319 192 95]]\n行13到16:此代码仅描述9个类别。如果任务有x个类别，请将9改为x。\n在这些代码中，批处理语句的标签标签被构造成一个热向量。随后可以方便地找到预测标签和实际标签的交叉熵，即损失函数损失。\nCase1例如，标签为4，即，对于向量的九个维度，第三个位置1，0，其他位置（位置索引从索引=0开始），即，t他为[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]对应了Ground-True case1向量标签。同样，case2的标签是1，对应于[1，0，0，0，0，0，0，0，0，0]，case3的标签是2，对应于[0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0]。\n对于case1，当您通过fu的最后一层时通过连接输出，得到一个维数为9的向量，这是每个类别的得分。例如，对于case1，argmax（9维向量的概率分布或9维向量的得分）=2，表示case1预测的得分向量为[y0，y1，y2，y3，y4，y5，y6，y7，y8]。此时，预测值和真值之间存在错误。用交叉熵方法求解了相应的误差表示。最后，采用梯度下降算法（即反向传播算法）对参数进行更新，使预测值更接近地面真值。\ny=[[0、0、0、1、0、0、0、0、0]，[1、0、0、0、0、0、0、0]到[0、1、0、0、0、0、0、0]，[1、0、0、0、0、0、0]17~19行：zip x和y为了方便训练样本和标签之间的一一对应，最后将它们转换成numpy数组。准备培训时，将他们送入模型中。\n批次数据=[数组（[32，33，1571，20，57，58，0，0]\n（数组（[108，287，916，917，101，572，0，0]]，[1，0，0，0，0，0，0]），（数组（[318，319，95，646，647，319，192，95]，[0，1，0，0，0，0，0，0]）\n批次数据=[数组（[32，33，1571，列表（[0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0]）\n[array（[108，287，916，917，101，101，572，0，0，0，0]）列表（[1，0，0，0，0，0，0，0，0]）\n[array（[318，319，95，646，647，319，192，58，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，]]]返回，除了它返回ns是一个生成器，而不是一个特定的值。\train（）在train multi-gpu.py脚本中，可以轻松调用data.py函数来获取批处理训练样本及其相应的标签值\ntrain iuiter=batch iter（train_path，batch_size）返回用于train ou batch train iu iter的可读取对象，位置为：\nx_batch，y_batch=zip（*train_batch）返回批处理数据\n2）直接输入模型代码并传输到函数文本\cnn.py.\ndef推理（input_x，input_sequence_length，nvocab_size embedding_size，filter_size num_filters，nx_size，cpus，l2_reg_lambda=0.0，dropout_keep_prob=0.5）put_x:表示单词id，shape=[批，max_len]批，表示mini_批的大小，max_len，并表示句子的最大长度。\ninput_y:表示ba的矢量。正能量的英文短句