Teksti klassifikatsioon, kasutades konvolutsioonilist närvivõrku (CNN): … nagu "ma vihkan", "väga hea" ja seetõttu saavad CNN-id neid lauses tuvastada olenemata nende asukohast.
Milline närvivõrk on teksti klassifitseerimiseks parim?
See põhiline lähenemine on kasutada teksti klassifitseerimiseks sõna manustamist ja konvolutsiooninärvivõrke. See, et ühekihiline mudel saab hästi hakkama keskmise suurusega probleemidega, ja ideid selle konfigureerimiseks. See, et sügavamad mudelid, mis töötavad otse tekstiga, võivad olla loomuliku keele töötlemise tulevik.
Kas CNN-i saab klassifitseerimiseks kasutada?
CNN-e saab kasutada paljudes rakendustes alates pildi- ja videotuvastusest, kujutiste klassifitseerimisest ja soovitussüsteemidest kuni loomuliku keele töötlemise ja meditsiinilise kujutise analüüsini. … See on viis, kuidas CNN töötab! NatWhitePhotography pilt Pixabayst. CNN-idel on sisendkiht, väljundkiht ja peidetud kihid.
Millist tüüpi CNN-i kasutatakse teksti liigitamiseks?
klass TextCNN(objekt): """ CNN teksti klassifitseerimiseks. Kasutab manustamiskihti, millele järgneb konvolutsiooniline, max-pooling ja softmax kiht.
Kas CNN-i saab kasutada tekstitöötluseks?
Täpselt nagu lause klassifikatsiooni, saab CNN rakendada ka muude NLP-ülesannete jaoks, nagu masintõlge, sentimentide klassifitseerimine, suhete klassifikatsioon, tekstilineKokkuvõte, vastuste valik jne
