Phân loại văn bản sử dụng mạng nơ-ron liên kết (CNN):… như “Tôi ghét”, “rất tốt” và do đó CNNscó thể xác định chúng trong câu bất kể vị trí của chúng là gì.
Mạng nơron nào tốt nhất để phân loại văn bản?
Đó là cách tiếp cận chính là sử dụngnhúng từ và mạng nơ-ron phức hợpđể phân loại văn bản. Mô hình lớp đơn có thể giải quyết tốt các vấn đề ở quy mô vừa phải và các ý tưởng về cách cấu hình nó. Các mô hình sâu hơn hoạt động trực tiếp trên văn bản có thể là tương lai của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
CNN có thể được sử dụng để phân loại không?
CNNs có thể đượcsử dụng trong rất nhiều ứng dụng từ hệ thống nhận dạng hình ảnh và video, phân loại hình ảnh và giới thiệuđến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích hình ảnh y tế. … Đây là cách mà CNN hoạt động! Hình ảnh được cung cấp bởi NatWhitePhotography trên Pixabay. CNN có một lớp đầu vào, lớp đầu ra và các lớp ẩn.
Loại CNN nào được sử dụng để phân loại văn bản?
class TextCNN (object): "" "Một CNN để phân loại văn bản. Sử dụng một lớp nhúng, tiếp theo là lớp phức hợp, tổng hợp tối đa và lớp softmax.
CNN có thể được sử dụng để xử lý văn bản không?
Cũng giống như phân loại câu,CNNcũng có thể được thực hiện cho các tác vụ NLP khác như dịch máy, Phân loại tình cảm, Phân loại quan hệ, Văn bảnTóm tắt, Lựa chọn câu trả lời, v.v.
