Text-Classification

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딥러닝을 활용한 문장 분류

How to Using

• GitHub Cloning

>> git clone https://github.com/dlcjfgmlnasa/Text-Classification.git --recursive

• Installing Python Package (with python virtualenv)

>> python -m venv venv                          # create python virtualenv  
>> source venv/source/activte                   # activate virtualenv  
>> (venv) pip install -r requirements.txt       # install...  

• Prepare Dataset
  Your dataset should look like this

  • id: id
  • document: The actual review
  • label: The sentiment class of the review. (0: negative, 1: positive)
  • dataset line split \t
  • example
  
  

  id	document	label
  1	아 더빙.. 진짜 짜증나네요 목소리	0
  2	흠...포스터보고 초딩영화줄....오버연기조차 가볍지 않구나	1
  3	너무재밓었다그래서보는것을추천한다	1
  4	교도소 이야기구먼 ..솔직히 재미는 없다..평점 조정	0
  5	막 걸음마 뗀 3세부터 초등학교 1학년생인 8살용영화.ㅋㅋㅋ...별반개도 아까움.	0
  6	원작의 긴장감을 제대로 살려내지못했다.	0
  7	액션이 없는데도 재미 있는 몇안되는 영화	1
  8	재미없다 지루하고. 같은 음식 영화인데도 바베트의 만찬하고 넘 차이남....바베트의 만찬은 이야기도 있고 음식 보는재미도 있는데 ; 이건 볼게없다 음식도 별로 안나오고, 핀란드 풍경이라도 구경할랫는데 그것도 별로 안나옴	0
  ...	...	...

• Training

• Predicate

Requirements

• Python 3.6 (may work with other versions, but I used 3.6)
• PyTorch 1.2.0
• konlpy 0.5.1

Datasets

• Naver sentiment movie corpus v1.0 사용
• https://github.com/e9t/nsmc

Model

목차

1. TextCNN
2. TextRNN
3. BiLSTM with Attention
4. Self Attention

1. TextCNN

paramter

epoch	batch_size	seq_len	embedding_dim	output_channels	dropout_rate	n_grams
20	500	20	512	50	0.8	[2,3,4]

Training Graph

Test

2. TextRNN

paramter

epoch	batch_size	seq_len	embedding_dim	rnn_dim	rnn_num_layer	bidirectional
20	500	20	512	50	2	True

Training Graph

Test

3. BiLSTM with Attention

paramter

epoch	batch_size	seq_len	embedding_dim	rnn_dim	rnn_num_layer	bidirectional
20	500	20	512	50	2	True

Training Graph

Test

4. Self Attention

paramter

epoch	batch_size	seq_len	embedding_dim	self_attention_dim	self_attention_num_heads
20	500	20	512	64	8

Training Graph

Test