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1****6 2018-07-10
感分析
如图4所示(以三层为例),奇数层LSTM正向,偶数层LSTM反向,高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的息作为输入,对高层LSTM序列使用时间维度上的大池化即可得到文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文息,并且对文本进行了深层次抽象),后我们将文本表示连接至softmax构建分类模型。 图4. 栈式双向LSTM用于文本分类 数据集介绍 我们以IMDB感分析数据集为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中,负面评论的得分小于等于4,正面评论的得分大于等于7,满分10分。 aclImdb |- test |-- neg |-- pos |- train |-- neg |-- pos Paddle在dataset/imdb.py中提实现了imdb数据集的自动下载和读取,并提供了读取字典、训练数据、测试数据等API。 配置模型 在该示例中,我们实现了两文本分类算法,分别基于推荐系统一节介绍过的文本卷积神经网络,以及栈式双向LSTM。
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