本系列文章包含:
- 基于 NLP 的电影评论情感分析模型比较
- 情感分析(一):基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现
- 情感分析(二):基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现
- 情感分析(三):基于 Word2Vec 的 LSTM 实现
- 情感分析(四):基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
- 情感分析(五):基于 BERT 实现
情感分析(四):基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
本文将用 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, C N N CNN CNN)替换上一篇博客中的 L S T M LSTM LSTM。 L S T M LSTM
本文介绍如何利用Tokenizer和Word2Vec结合CNN进行情感分析,详细阐述了数据准备、基于Tokenizer的CNN实现和基于Word2Vec的CNN实现过程,并提供了代码示例。
订阅专栏 解锁全文
3283

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



