ტექსტის კლასიფიკაცია კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) გამოყენებით: … მომწონს „მეზიზღება“, „ძალიან კარგი“და, შესაბამისად, CNN-ებს შეუძლიათ მათი ამოცნობა წინადადებაში, მიუხედავად მათი პოზიციისა.
რომელი ნერვული ქსელი არის საუკეთესო ტექსტის კლასიფიკაციისთვის?
ეს საკვანძო მიდგომაა გამოიყენოს სიტყვის ჩაშენება და კონვოლუციური ნერვული ქსელები ტექსტის კლასიფიკაციისთვის. რომ ერთი ფენის მოდელს შეუძლია კარგად იმოქმედოს საშუალო ზომის პრობლემებზე და იდეები მისი კონფიგურაციის შესახებ. რომ უფრო ღრმა მოდელები, რომლებიც პირდაპირ მოქმედებენ ტექსტზე, შეიძლება იყოს ბუნებრივი ენის დამუშავების მომავალი.
შეიძლება CNN-ის გამოყენება კლასიფიკაციისთვის?
CNN შეიძლება იყოს გამოყენებული ტონა აპლიკაციებში, სურათების და ვიდეოს ამოცნობიდან, სურათების კლასიფიკაციისა და რეკომენდირებული სისტემებიდან ბუნებრივი ენის დამუშავებამდე და სამედიცინო გამოსახულების ანალიზამდე. … ეს არის გზა, რომლითაც მუშაობს CNN! სურათი NatWhitePhotography-ის მიერ Pixabay-ზე. CNN-ებს აქვთ შეყვანის ფენა, გამომავალი ფენა და ფარული ფენები.
რომელი ტიპის CNN გამოიყენება ტექსტის კლასიფიკაციისთვის?
კლასი TextCNN(ობიექტი): """ CNN ტექსტის კლასიფიკაციისთვის. იყენებს ჩაშენების ფენას, რასაც მოჰყვება კონვოლუციური, max-pooling და softmax ფენა.
შეიძლება თუ არა CNN-ის გამოყენება ტექსტის დასამუშავებლად?
ისევე როგორც წინადადებების კლასიფიკაცია, CNN ასევე შეიძლება განხორციელდეს სხვა NLP ამოცანებისთვის, როგორიცაა მანქანური თარგმანი, გრძნობების კლასიფიკაცია, ურთიერთობის კლასიფიკაცია, ტექსტურიშეჯამება, პასუხების შერჩევა და ა.შ.
