Ταξινόμηση κειμένου με χρήση συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN): … όπως το «μισώ», «πολύ καλό» και επομένως τα CNN μπορούν να τα αναγνωρίσουν στην πρόταση ανεξάρτητα από τη θέση τους.
Ποιο νευρωνικό δίκτυο είναι καλύτερο για ταξινόμηση κειμένου;
Αυτή η βασική προσέγγιση είναι η χρήση ενσωματώσεων λέξεων και συνελικτικών νευρωνικών δικτύων για ταξινόμηση κειμένου. Ότι ένα μοντέλο ενός επιπέδου μπορεί να τα πάει καλά σε προβλήματα μέτριου μεγέθους και ιδέες για το πώς να το ρυθμίσετε. Ότι τα βαθύτερα μοντέλα που λειτουργούν απευθείας στο κείμενο μπορεί να είναι το μέλλον της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Μπορεί το CNN να χρησιμοποιηθεί για ταξινόμηση;
Τα
CNN μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε τόνους εφαρμογών από την αναγνώριση εικόνων και βίντεο, την ταξινόμηση εικόνων και τα συστήματα συστάσεων έως την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και την ανάλυση ιατρικής εικόνας. … Αυτός είναι ο τρόπος που λειτουργεί ένα CNN! Εικόνα από NatWhitePhotography στο Pixabay. Τα CNN έχουν ένα επίπεδο εισόδου και ένα επίπεδο εξόδου και κρυφά επίπεδα.
Ποιος τύπος CNN χρησιμοποιείται για ταξινόμηση κειμένου;
κλάση TextCNN(αντικείμενο): """ Ένα CNN για ταξινόμηση κειμένου. Χρησιμοποιεί ένα επίπεδο ενσωμάτωσης, ακολουθούμενο από ένα επίπεδο συνελικτικής, max-pooling και softmax.
Μπορεί το CNN να χρησιμοποιηθεί για επεξεργασία κειμένου;
Ακριβώς όπως η ταξινόμηση προτάσεων, το CNN μπορεί επίσης να εφαρμοστεί για άλλες εργασίες NLP όπως η αυτόματη μετάφραση, Ταξινόμηση συναισθημάτων, Ταξινόμηση σχέσεων, ΚειμενοΠερίληψη, Επιλογή Απαντήσεων κ.λπ.