42、文本分类系统：深度学习算法的应用与实现

文本分类系统：深度学习算法的应用与实现

1. 文本分类系统架构概述

文本分类系统采用卷积文本分类器，所采用的机器学习算法经过改进成为深度版本。在设计文本分类系统时，涉及到池化层和卷积层的运用。

• 池化层 ：
  • 若输入数据为数值向量，池化层的作用是对输入向量进行降维。
  • 若输入数据为文本，则通过关键词提取和文本摘要的方式实现文本降维。关键词提取从文本中提取重要词汇列表，文本摘要提取部分段落作为摘要，从而将文本缩小为更小的文本。
• 卷积层 ：卷积层的作用是从单个训练示例生成更多训练示例。
  • 若使用单个滤波器，卷积层类似于池化层；若使用多个滤波器，则从输入向量或矩阵生成多个向量或矩阵。
  • 在文本卷积中，通过多次随机分区选择从输入文本生成多个文本，其效果是对文本进行降维并生成多个文本。

实现文本分类系统可采用两种方式：
- 采用现有机器学习算法，并安装池化层和卷积层。
- 采用深度学习算法。若采用现有机器学习算法，样本文本通过文本深度操作映射为其他形式，映射后的文本编码为数值向量，再通过数值深度操作映射为其他向量，最后使用最终映射的数值向量训练机器学习算法。在实现文本分类系统时，可选择单个或多个机器学习算法。

设计基于深度学习算法的文本分类系统时，添加池化层可减少数值向量的维度和稀疏性，添加卷积层可减少维度并生成人工训练示例。可选择现有机器学习算法与池化层、卷积层结合，