卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2019-03-10 23:00:08
运用CNN对情感句子进行分类和膨胀CNN对医疗命名实体识别feed_dict数据准备的区别(四)
区别4：1.1CNN对情感句子进行分类使用卷积核，padding参数是‘VALID',卷积完的结果是(?, 56, 1,128)。（padding参数如果是‘SAME'，卷积完的结果为(?, 56, 128,128)。）1.2,CNN对情感句子进行分类，只卷积了一次就进入了全连接。2.1 膨胀CNN卷积了多次，并且膨胀卷积的输入是一个普通卷积的结果，此时的padding=’SAME‘,最后卷积完的’图片‘大小没有变化。普通卷积的结果再膨胀卷积多次后，累加卷积结果，最后再
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:667 | 评论:0
2019-03-10 20:48:33
运用CNN对情感句子进行分类和膨胀CNN对医疗命名实体识别feed_dict数据准备的区别(三)
区别三：dropout的位置不一样，CNN对情感句子进行分类是卷积层到全链接层加了dropout。膨胀CNN对医疗命名实体识别是还没进行卷积的时候dropout。（加入了字的上下文信息，字的长度信息，要去掉一些，否这会太精确，免得过拟合发生？）
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:565 | 评论:0
2019-03-10 18:36:14
运用CNN对情感句子进行分类和膨胀CNN对医疗命名实体识别feed_dict数据准备的区别(二)
区别二：在CNN网络中词嵌入的部分有所不同，词嵌入——将字的编号，对应到session.run(tf.global_variables_initializer())后，代表的字向量的过程。不同的是：医疗命名实体识别的创建模型过程中，session.run(tf.global_variables_initializer())后，用word2vec提前生成好的vec.txt,字向量替代了session.run(tf.global_variables_initializer())后变量，这样，词再嵌入
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:757 | 评论:0
2019-03-10 08:51:27
运用CNN对情感句子进行分类和膨胀CNN对医疗命名实体识别feed_dict数据准备的区别(一)
区别：区别一：情感表达的句子相对较短，全部最长的句子也就56个词组成，因此在数据准备和特征提取时优先将每个不同长度的句子都统一padding 上0，在model中词嵌入后，结果类似长、宽都是一样的图片，进行卷积。主要用的事tf的learn来实现句子等长功能。如图：每个batch喂进去的‘图片’都是一样大小。区别一：由于医疗文本是段落，长短不一，有的10几个字，有的高达400-500字。因此为了节约资源，选着在batch的时候进行padding上0，具体的做法是先对输入的所有的特征按一个文本中字的
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:1125 | 评论:0
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