Clasificación de texto mediante la red neuronal convolucional (CNN): … como "Odio", "muy bien" y, por lo tanto, las CNN pueden identificarlos en la oración independientemente de su posición.
¿Qué red neuronal es mejor para la clasificación de texto?
Que un enfoque clave es usar incrustaciones de palabras y redes neuronales convolucionales para la clasificación de texto. Que un modelo de una sola capa puede funcionar bien en problemas de tamaño moderado e ideas sobre cómo configurarlo. Que los modelos más profundos que operan directamente en el texto pueden ser el futuro del procesamiento del lenguaje natural.
¿Se puede utilizar CNN para la clasificación?
Las
CNN se pueden utilizar en toneladas de aplicaciones, desde reconocimiento de imágenes y videos, clasificación de imágenes y sistemas de recomendación hasta procesamiento de lenguaje natural y análisis de imágenes médicas. … ¡Así es como funciona una CNN! Imagen de NatWhitePhotography en Pixabay. Las CNN tienen una capa de entrada, una capa de salida y capas ocultas.
¿Qué tipo de CNN se utiliza para clasificar el texto?
class TextCNN(objeto): """ Una CNN para la clasificación de texto. Utiliza una capa incrustada, seguida de una capa convolucional, max-pooling y softmax.
¿Se puede usar CNN para el procesamiento de texto?
Al igual que la clasificación de oraciones, CNN también se puede implementar para otras tareas de PNL como traducción automática, clasificación de sentimientos, clasificación de relaciones, textualResumen, selección de respuestas, etc.
