Teksto klasifikacija naudojant konvoliucinį neuroninį tinklą (CNN): … kaip „nekenčiu“, „labai gerai“, todėl CNN gali juos atpažinti sakinyje, nepaisant jų padėties.
Kuris neuroninis tinklas geriausiai tinka tekstui klasifikuoti?
Šis pagrindinis būdas yra naudoti žodžių įterpimus ir konvoliucinius neuroninius tinklus teksto klasifikavimui. Kad vieno sluoksnio modelis gali puikiai susidoroti su vidutinio dydžio problemomis, ir idėjų, kaip jį konfigūruoti. Kad gilesni modeliai, veikiantys tiesiogiai su tekstu, gali būti natūralios kalbos apdorojimo ateitis.
Ar CNN galima naudoti klasifikuojant?
CNN gali būti naudoti daugybėje programų: nuo vaizdų ir vaizdo įrašų atpažinimo, vaizdų klasifikavimo ir rekomendacijų sistemų iki natūralios kalbos apdorojimo ir medicininių vaizdų analizės. … Štai kaip veikia CNN! Vaizdas, sukurtas NatWhitePhotography svetainėje Pixabay. CNN turi įvesties sluoksnį, išvesties sluoksnį ir paslėptus sluoksnius.
Kokio tipo CNN naudojamas tekstui klasifikuoti?
klasė TextCNN(objektas): """ CNN, skirtas tekstui klasifikuoti. Naudoja įterpimo sluoksnį, po kurio seka konvoliucinis, maksimalaus kaupimo ir softmax sluoksnis.
Ar CNN galima naudoti tekstui apdoroti?
Kaip ir sakinių klasifikavimas, CNN taip pat gali būti įdiegtas atliekant kitas NLP užduotis, pvz., mašininį vertimą, nuotaikų klasifikaciją, santykių klasifikaciją, tekstinįApibendrinimas, atsakymų pasirinkimas ir kt.
