Classificació de text mitjançant la xarxa neuronal convolucional (CNN): … com "Odio", "molt bé" i, per tant, les CNN poden identificar-los a la frase independentment de la seva posició.
Quina xarxa neuronal és millor per a la classificació de text?
Aquest enfocament clau és utilitzar incrustacions de paraules i xarxes neuronals convolucionals per a la classificació de textos. Que un model d'una sola capa pot funcionar bé amb problemes de mida moderada i idees sobre com configurar-lo. Que els models més profunds que operen directament sobre el text poden ser el futur del processament del llenguatge natural.
Es pot utilitzar la CNN per a la classificació?
Les
CNN es poden utilitzar en tones d'aplicacions, des de reconeixement d'imatges i vídeos, classificació d'imatges i sistemes de recomanació fins al processament del llenguatge natural i l'anàlisi d'imatges mèdiques. … Aquesta és la manera com funciona una CNN! Imatge de NatWhitePhotography a Pixabay. Les CNN tenen una capa d'entrada i una capa de sortida i capes ocultes.
Quin tipus de CNN s'utilitza per a la classificació de text?
class TextCNN(objecte): """ Una CNN per a la classificació de text. Utilitza una capa d'inserció, seguida d'una capa convolucional, d'agrupació màxima i una capa de softmax.
Es pot utilitzar la CNN per al processament de text?
Igual que la classificació de frases, CNN també es pot implementar per a altres tasques de PNL com ara traducció automàtica, Classificació de sentiments, Classificació de relacions, TextualResum, selecció de respostes, etc.