Szövegosztályozás konvolúciós neurális hálózat (CNN) használatával: … mint például „utálom”, „nagyon jó”, és ezért a CNN-ek beazonosíthatják őket a mondatban, pozíciójuktól függetlenül.
Melyik neurális hálózat a legjobb a szövegosztályozáshoz?
A kulcsfontosságú megközelítés a szóbeágyazás és a konvolúciós neurális hálózatok használata a szövegosztályozáshoz. Hogy egy egyrétegű modell jól használható közepes méretű problémák esetén, és ötletek a konfigurálására. Az, hogy mélyebb, közvetlenül a szövegre ható modellek jelenthetik a természetes nyelvi feldolgozás jövőjét.
Használható a CNN osztályozáshoz?
A CNN-ek nagyszámú alkalmazásban használhatók a kép- és videófelismeréstől, a képosztályozástól és ajánlórendszerektől a természetes nyelvi feldolgozásig és az orvosi képelemzésig. … Így működik a CNN! Kép: NatWhitePhotography a Pixabay-en. A CNN-eknek van bemeneti rétege, kimeneti rétege és rejtett rétegei.
Milyen típusú CNN-t használnak a szövegosztályozáshoz?
class TextCNN(object): """ Egy CNN szövegosztályozáshoz. Egy beágyazási réteget használ, amelyet egy konvolúciós, max-pooling és softmax réteg követ.
Használható a CNN szövegfeldolgozásra?
A mondatosztályozáshoz hasonlóan a CNN is megvalósítható más NLP-feladatokhoz, például gépi fordításhoz, érzelmek osztályozásához, kapcsolatosztályozáshoz, szövegesÖsszegzés, válaszválasztás stb.
