Clasificarea textului utilizând rețeaua neuronală convoluțională (CNN): … ca „Urăsc”, „foarte bine” și, prin urmare, CNN-urile îi pot identifica în propoziție, indiferent de poziția lor.
Care rețea neuronală este cea mai bună pentru clasificarea textului?
Aceasta abordare cheie este să folosești înglobări de cuvinte și rețele neuronale convoluționale pentru clasificarea textului. Că un model cu un singur strat poate face bine probleme de dimensiuni medii și idei despre cum să-l configureze. Că modelele mai profunde care funcționează direct pe text ar putea fi viitorul procesării limbajului natural.
CNN poate fi folosit pentru clasificare?
CNN-urile pot fi folosite în tone de aplicații, de la recunoașterea imaginilor și video, clasificarea imaginilor și sisteme de recomandare până la procesarea limbajului natural și analiza medicală a imaginilor. … Acesta este modul în care funcționează un CNN! Imagine de NatWhitePhotography pe Pixabay. CNN-urile au un strat de intrare și un strat de ieșire și straturi ascunse.
Ce tip de CNN este folosit pentru clasificarea textului?
class TextCNN(obiect): """ Un CNN pentru clasificarea textului. Utilizează un strat de încorporare, urmat de un strat convoluțional, de grupare maximă și un strat de softmax.
CNN poate fi folosit pentru procesarea textului?
La fel ca clasificarea propozițiilor, CNN poate fi implementat și pentru alte sarcini NLP, cum ar fi traducerea automată, Clasificarea sentimentelor, Clasificarea relațiilor, TextualRezumat, selectarea răspunsurilor etc.
