Classificazione del testo utilizzando la rete neurale convoluzionale (CNN): … come "odio", "molto bene" e quindi le CNN possono identificarli nella frase indipendentemente dalla loro posizione.
Quale rete neurale è la migliore per la classificazione del testo?
Che un approccio chiave consiste nell'usare incorporamenti di parole e reti neurali convoluzionali per la classificazione del testo. Che un modello a livello singolo può funzionare bene su problemi di dimensioni moderate e idee su come configurarlo. Che i modelli più profondi che operano direttamente sul testo possano essere il futuro dell'elaborazione del linguaggio naturale.
La CNN può essere utilizzata per la classificazione?
Le CNN possono essere utilizzate in tantissime applicazioni dal riconoscimento di immagini e video, classificazione di immagini e sistemi di raccomandazione all'elaborazione del linguaggio naturale e all'analisi delle immagini mediche. … Questo è il modo in cui funziona una CNN! Immagine di NatWhitePhotography su Pixabay. Le CNN hanno un livello di input, un livello di output e livelli nascosti.
Quale tipo di CNN viene utilizzato per la classificazione del testo?
class TextCNN(object): """ Una CNN per la classificazione del testo. Utilizza un livello di incorporamento, seguito da un livello convoluzionale, max-pooling e softmax.
La CNN può essere utilizzata per l'elaborazione del testo?
Proprio come la classificazione delle frasi, CNN può essere implementato anche per altre attività di PNL come la traduzione automatica, la classificazione dei sentimenti, la classificazione delle relazioni, il testoRiepilogo, selezione della risposta ecc.