Տեքստի դասակարգում՝ օգտագործելով կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցը (CNN). … ինչպես «ես ատում եմ», «շատ լավ» և հետևաբար CNN-ները կարող են նույնացնել դրանք նախադասության մեջ՝ անկախ իրենց դիրքից:
Ո՞ր նյարդային ցանցն է լավագույնը տեքստի դասակարգման համար:
Այս հիմնական մոտեցումը տեքստի դասակարգման համար բառերի ներկառուցման և կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերիօգտագործելն է: Որ մեկ շերտի մոդելը կարող է լավ աշխատել միջին չափի խնդիրների դեպքում, և գաղափարներ, թե ինչպես այն կարգավորել: Որ ավելի խորը մոդելները, որոնք ուղղակիորեն գործում են տեքստի վրա, կարող են լինել բնական լեզվի մշակման ապագան:
Կարո՞ղ է CNN-ը օգտագործվել դասակարգման համար:
CNN-ները կարող են օգտագործվել բազմաթիվ հավելվածներում՝ պատկերների և տեսանյութերի ճանաչման, պատկերների դասակարգման և առաջարկող համակարգերիցմինչև բնական լեզվի մշակումը և բժշկական պատկերների վերլուծությունը: … Ահա թե ինչպես է աշխատում CNN-ը: Պատկերը՝ NatWhitePhotography-ի կողմից Pixabay-ում: CNN-ներն ունեն մուտքային շերտ, ելքային շերտ և թաքնված շերտեր:
CNN-ի ո՞ր տեսակն է օգտագործվում տեքստի դասակարգման համար:
դաս TextCNN(օբյեկտ). «»» CNN տեքստի դասակարգման համար: Օգտագործում է ներկառուցված շերտ, որին հաջորդում է կոնվոլյուցիոն, առավելագույն միավորման և softmax շերտ:
Կարո՞ղ է CNN-ը օգտագործվել տեքստի մշակման համար:
Ինչպես նախադասությունների դասակարգումը, CNN-ը կարող է իրականացվել նաև NLP այլ առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են մեքենայական թարգմանությունը, զգացմունքների դասակարգումը, հարաբերությունների դասակարգումը, տեքստայինը:Ամփոփում, պատասխանների ընտրություն և այլն:
