Textklassifizierung mit Convolutional Neural Network (CNN): … wie „Ich hasse“, „sehr gut“und daher können CNNs sie unabhängig von ihrer Position im Satz identifizieren.
Welches neuronale Netzwerk eignet sich am besten für die Textklassifizierung?
Dass ein Schlüsselansatz darin besteht, Worteinbettungen und Convolutional Neural Networks für die Textklassifikation zu verwenden. Dass ein einschichtiges Modell bei mittelgroßen Problemen gut funktionieren kann, und Ideen, wie es konfiguriert werden kann. Dass tiefere Modelle, die direkt mit Text arbeiten, die Zukunft der Verarbeitung natürlicher Sprache sein könnten.
Kann CNN zur Klassifizierung verwendet werden?
CNNs können in unzähligen Anwendungen eingesetzt werden, von Bild- und Videoerkennung, Bildklassifizierung und Empfehlungssystemen bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache und medizinischer Bildanalyse. … So funktioniert ein CNN! Bild von NatWhitePhotography auf Pixabay. CNNs haben eine Eingabeschicht, eine Ausgabeschicht und verborgene Schichten.
Welche Art von CNN wird für die Textklassifikation verwendet?
class TextCNN(object): """ Ein CNN zur Textklassifizierung. Verwendet eine Einbettungsschicht, gefolgt von einer F altungs-, Max-Pooling- und Softmax-Schicht.
Kann CNN zur Textverarbeitung verwendet werden?
Genau wie die Satzklassifizierung kann CNN auch für andere NLP-Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Stimmungsklassifizierung, Beziehungsklassifizierung und Text implementiert werdenZusammenfassung, Antwortauswahl etc.
