تصنيف النص باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN): … مثل "أنا أكره" ، "جيد جدًا" وبالتالي يمكن لـ CNNالتعرف عليهم في الجملة بغض النظر عن موقعهم.
ما هي الشبكة العصبية الأفضل لتصنيف النص؟
هذا النهج الرئيسي هو استخدامكلمة مزخرفة والشبكات العصبية التلافيفيةلتصنيف النص. يمكن أن يؤدي نموذج الطبقة الواحدة أداءً جيدًا في المشكلات متوسطة الحجم ، والأفكار حول كيفية تكوينه. قد تكون تلك النماذج الأعمق التي تعمل مباشرة على النص هي مستقبل معالجة اللغة الطبيعية.
هل يمكن استخدام CNN للتصنيف؟
يمكن استخدام شبكات CNNفي العديد من التطبيقات بدءًا من التعرف على الصور والفيديو ، وتصنيف الصور ، وأنظمة التوصيةإلى معالجة اللغة الطبيعية وتحليل الصور الطبية. … هذه هي الطريقة التي تعمل بها شبكة سي إن إن! صورة NatWhitePhotography على Pixabay. تحتوي شبكات CNN على طبقة إدخال وطبقة إخراج وطبقات مخفية.
ما هو نوع CNN المستخدم لتصنيف النص؟
class TextCNN (كائن): "" "CNN لتصنيف النص. تستخدم طبقة التضمين ، متبوعة بطبقة تلافيفية ، وتجميع max ، وطبقة softmax.
هل يمكن استخدام CNN لمعالجة النصوص؟
تمامًا مثل تصنيف الجملة ، يمكن أيضًا تنفيذCNNلمهام البرمجة اللغوية العصبية الأخرى مثل الترجمة الآلية وتصنيف المشاعر وتصنيف العلاقة والنصيةالتلخيص ، تحديد الإجابة إلخ.
