《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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本文介绍了一种基于word2vec预训练的单层卷积神经网络（CNN）在文本分类任务中的应用，通过实验验证了其在多个数据集上的有效性。研究发现，Dropout能显著提升模型性能，多通道CNN与StaticCNN相比提升有限，但finetune能进一步增强效果。Adadelta与Adagram算法表现相近，但前者训练速度更快。采用不同宽度的卷积核提取特征并进行最大池化，最终通过全连接层和softmax层进行分类。

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《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
概述：使用基于word2vec的单层CNN，对多个文本分类任务进行了评测。


结论：
1.word2vec是个好东西。使用pre-training 训练的资源成为nlp不可或缺的一部分。

2.Dropout可以提高2%-4%的相对性能。

3.多通道的CNN相对于Static CNN并没有太大提升。对Static CNN进行finetune可以进一步提升效果。

4.Adadelta算法与Adagram算法得到的效果基本相当，但是Adadelta算法需要的epoch更少。

5.使用宽度为（3,4,5）的三种不同卷积核提取特征，再进行最大池化，最后将提取到的特征拼接在一起，输入到一个fullyconnect层，再经过softmax层，获取在分类标签上的概率分布。

 

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
03-26
十分好的文章。
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百川的博客
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