การจำแนกข้อความโดยใช้ Convolutional Neural Network (CNN): … เช่น “ฉันเกลียด”, “ดีมาก” ดังนั้น CNN สามารถระบุพวกเขาในประโยคโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งของพวกเขา
โครงข่ายประสาทใดดีที่สุดสำหรับการจัดประเภทข้อความ
แนวทางหลักคือการใช้ การฝังคำและโครงข่ายประสาทเทียม สำหรับการจัดประเภทข้อความ โมเดลเลเยอร์เดียวสามารถทำงานได้ดีกับปัญหาขนาดปานกลาง และแนวคิดในการกำหนดค่า โมเดลเชิงลึกที่ทำงานบนข้อความโดยตรงอาจเป็นอนาคตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ซีเอ็นเอ็นใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ได้ไหม
ซีเอ็นเอ็น ใช้ในแอปพลิเคชันมากมาย ตั้งแต่การจดจำรูปภาพและวิดีโอ การจัดประเภทรูปภาพ และระบบผู้แนะนำ ไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ … นี่คือวิธีการทำงานของ CNN! ภาพโดย NatWhitePhotography จาก Pixabay CNN มีชั้นอินพุต เลเยอร์เอาต์พุต และเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่
CNN ประเภทใดที่ใช้สำหรับการจัดประเภทข้อความ
class TextCNN(object): """ CNN สำหรับการจัดประเภทข้อความ ใช้เลเยอร์การฝัง ตามด้วยเลเยอร์ convolutional, max-pooling และ softmax
CNN สามารถใช้สำหรับการประมวลผลข้อความได้หรือไม่
เช่นเดียวกับการจำแนกประโยค, CNN ยังสามารถนำไปใช้กับงาน NLP อื่น ๆ เช่นการแปลด้วยเครื่อง, การจัดประเภทความรู้สึก, การจำแนกความสัมพันธ์, ข้อความการสรุป การเลือกคำตอบ เป็นต้น
