Tekstu klasifikācija, izmantojot konvolucionālo neironu tīklu (CNN): … piemēram, “es ienīstu”, “ļoti labi”, un tāpēc CNN var tos identificēt teikumā neatkarīgi no to pozīcijas.
Kurš neironu tīkls ir vislabākais teksta klasifikācijai?
Šī galvenā pieeja ir teksta klasifikācijai izmantot vārdu iegulšanu un konvolucionālos neironu tīklus. Tas, ka viena slāņa modelis var lieliski tikt galā ar vidēja izmēra problēmām, un idejas, kā to konfigurēt. Ka dziļāki modeļi, kas darbojas tieši ar tekstu, var būt dabiskās valodas apstrādes nākotne.
Vai CNN var izmantot klasifikācijai?
CNN var izmantot daudzās lietojumprogrammās, sākot no attēlu un video atpazīšanas, attēlu klasifikācijas un ieteikumu sistēmām līdz dabiskās valodas apstrādei un medicīnisko attēlu analīzei. … Tas ir veids, kā darbojas CNN! Attēls no NatWhitePhotography vietnē Pixabay. CNN ir ievades slānis, izvades slānis un slēptie slāņi.
Kāda veida CNN tiek izmantots teksta klasifikācijai?
klase TextCNN(objekts): """ CNN teksta klasifikācijai. Tiek izmantots iegulšanas slānis, kam seko konvolucionālais, maksimālais apvienošanas un softmax slānis.
Vai CNN var izmantot teksta apstrādei?
Tāpat kā teikumu klasifikācija, CNN var ieviest arī citiem NLP uzdevumiem, piemēram, mašīntulkošanai, sentimenta klasifikācijai, attiecību klasifikācijai, tekstam. Apkopojums, atbilžu atlase utt.
