Klasifikasi Teks Menggunakan Rangkaian Neural Convolutional (CNN): … seperti “Saya benci”, “sangat bagus” dan oleh itu CNN boleh mengenal pasti mereka dalam ayat tanpa mengira kedudukan mereka.
Rangkaian saraf manakah yang terbaik untuk pengelasan teks?
Bahawa pendekatan utama ialah menggunakan pembenaman perkataan dan rangkaian saraf konvolusi untuk pengelasan teks. Bahawa model lapisan tunggal boleh berfungsi dengan baik pada masalah bersaiz sederhana, dan idea tentang cara mengkonfigurasinya. Model yang lebih mendalam yang beroperasi secara langsung pada teks mungkin merupakan masa depan pemprosesan bahasa semula jadi.
Bolehkah CNN digunakan untuk klasifikasi?
CNN boleh digunakan dalam banyak aplikasi daripada pengecaman imej dan video, klasifikasi imej dan sistem pengesyor kepada pemprosesan bahasa semula jadi dan analisis imej perubatan. … Ini adalah cara CNN berfungsi! Imej oleh NatWhitePhotography di Pixabay. CNN mempunyai lapisan input dan lapisan output dan lapisan tersembunyi.
Apakah jenis CNN yang digunakan untuk klasifikasi teks?
class TextCNN(objek): """ CNN untuk klasifikasi teks. Menggunakan lapisan pembenaman, diikuti dengan lapisan konvolusi, pengumpulan maksimum dan softmax.
Bolehkah CNN digunakan untuk pemprosesan teks?
Sama seperti klasifikasi ayat, CNN juga boleh dilaksanakan untuk tugasan NLP lain seperti terjemahan mesin, Klasifikasi Sentimen, Klasifikasi Hubungan, TekstualRingkasan, Pilihan Jawapan dsb.
