KIM2014_Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

最新推荐文章于 2024-10-15 19:19:54 发布
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分类专栏： 论文阅读 文章标签： nlp cnn deep learning machine learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Real_Brilliant/article/details/83830631
本文介绍了KIM2014的研究，该研究展示了如何使用简单的CNN结构结合预训练词向量（静态向量）进行句子分类。在微调超参数后，模型在情感分析和问题分类等任务上表现出色。TextCNN允许同时利用静态和任务特定的词向量，从而提高性能。实验结果表明，静态向量可以作为通用特征提取器，而微调词向量可以进一步提升效果。

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Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

1. Abstract

  • 证实了：
    • 一个简单的CNN结构 + 微调少许超参 + 静态向量 = 性能超好
    • 在fine-tuning阶段学习task-specific向量能进一步提升性能
  • 为了能同时使用静态向量和task-specific向量，对结构进行小调整，提出了Text CNN
  • 在情感分析、问题分类等4个领域达到了十分好的效果

所谓静态向量就是指预训练好的词向量；task-specific向量是指词向量也可以在下游任务中，随着模型一同微调。

2. Introduction

  • Kim之前利用预训练好的词向量（全程保持不变，也就是静态向量）加载到具体任务中，并只对模型的少许参数做微调，发现仿真结果也很好，证实了词向量可以作为一个通用的特征提取部件，并可被广泛用于各类分类任务中。当然从今天的角度来看，这已经是共识了。
  • 不过Kim认为工作不止于此，如何在fine-tuning中学习task-specific向量更加重要。

3. Model

k k k x i ∈ R k x_i∈R^k xi​∈Rk n n n ⊕ ⊕ ⊕ 输入文本
词向量维度 输入文本第 i i i个词的词向量 输入文本长度（不足补全，超过截断） 联接符 x 1 : n = x 1 ⊕ x 2 ⊕ . . . ⊕ x n x_{1:n}=x_1⊕x_2⊕...⊕x_n x1:n​=x1​⊕x
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[EMNLP2014]Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
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