Tekstiluokitus käyttäen konvoluutiohermoverkkoa (CNN): … kuten "vihaan", "erittäin hyvä" ja siksi CNN:t voivat tunnistaa ne lauseessa niiden sijainnista riippumatta.
Mikä hermoverkko on paras tekstin luokitteluun?
Tämä keskeinen lähestymistapa on käyttää sanan upotuksia ja konvoluutiohermoverkkoja tekstin luokitukseen. Että yksikerroksinen malli voi toimia hyvin kohtalaisen kokoisissa ongelmissa, ja ideoita sen määrittämiseen. Se, että syvällisemmät mallit, jotka toimivat suoraan tekstissä, voivat olla luonnollisen kielen käsittelyn tulevaisuus.
Voidaanko CNN:ää käyttää luokitukseen?
CNN:itä voidaan käyttää useissa eri sovelluksissa kuvan- ja videotunnistuksesta, kuvien luokittelusta ja suositusjärjestelmistä luonnollisen kielen käsittelyyn ja lääketieteelliseen kuva-analyysiin. … Näin CNN toimii! Kuva: NatWhitePhotography Pixabayssa. CNN-verkoissa on syöttökerros, tulostuskerros ja piilotetut kerrokset.
Mitä CNN-tyyppiä käytetään tekstin luokittelussa?
class TextCNN(objekti): """ CNN tekstin luokitteluun. Käyttää upotuskerrosta, jota seuraa konvoluutio-, max-pooling- ja softmax-kerros.
Voidaanko CNN:ää käyttää tekstinkäsittelyyn?
Aivan kuten lauseluokittelu, CNN voidaan toteuttaa myös muihin NLP-tehtäviin, kuten konekäännös, tunteiden luokittelu, relaatioluokitus, teksti. Yhteenveto, vastausten valinta jne.
