Классификация текста с использованием сверточной нейронной сети (CNN): … например, «я ненавижу», «очень хорошо», и поэтому CNN могут идентифицировать их в предложении независимо от их позиции.
Какая нейронная сеть лучше всего подходит для классификации текста?
Что ключевой подход заключается в использовании встраивания слов и сверточных нейронных сетей для классификации текста. То, что однослойная модель может хорошо справляться с задачами среднего размера, и идеи о том, как ее настроить. Что более глубокие модели, работающие непосредственно с текстом, могут стать будущим обработки естественного языка.
Можно ли использовать CNN для классификации?
CNN можно использовать во множестве приложений от распознавания изображений и видео, классификации изображений и рекомендательных систем до обработки естественного языка и анализа медицинских изображений. … Так работает CNN! Изображение NatWhitePhotography на Pixabay. CNN имеют входной слой, выходной слой и скрытые слои.
Какой тип CNN используется для классификации текста?
class TextCNN(object): """ CNN для классификации текста. Использует слой внедрения, за которым следуют сверточный слой, максимальный пул и слой softmax.
Можно ли использовать CNN для обработки текста?
Как и классификация предложений, CNN также может быть реализована для других задач НЛП, таких как машинный перевод, классификация настроений, классификация отношений, текстоваяПодведение итогов, выбор ответа и т.д.
