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最新推荐文章于 2024-09-20 09:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-20 09:00:00 发布 · 981 阅读

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#文本分类 #nlp #text classification #TextCNN #deep learning

博客探讨了深度学习在文本分类中的应用，包括LSTM、TextCNN和注意力模型。LSTM结合双向编码用于信息捕获，TextCNN利用卷积快速提取特征。还讨论了模型改进，如增加迭代周期、使用更大预训练词向量和spaCy分词工具。另外，提到了RNN与CNN的结合以及注意力模型的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

应用：垃圾邮件分类、主题分类、情感分析

workflow：

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https://developers.google.com/machine-learning/guides/text-classification/

model

使用字符级 ngram 的词袋模型很有效。不要低估词袋模型，它计算成本低且易于解释。
RNN 很强大。但你也可以用 GloVe 这样的外部预训练嵌入套在 RNN 模型上。当然也可以用 word2vec 和 FastText 等其他常见嵌入。
CNN 也可以应用于文本。CNN 的主要优势在于训练速度很快。此外，对 NLP 任务而言，CNN 从文本中提取局部特征的能力也很有趣。
RNN 和 CNN 可以堆叠在一起，可以同时利用这两种结构。

LSTM Networks for Text Classification

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