论文《Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification》总结

最新推荐文章于 2025-04-16 09:00:00 发布
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分类专栏： 深度学习 自然语言处理 文章标签： 深度学习 nlp rnn 文本分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rxt2012kc/article/details/73742362
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本文详细介绍了Lai等人2015年发表在AAAI上的论文，探讨如何结合循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)进行文本分类。RCNN模型通过双向循环结构捕获上下文信息，同时利用最大池化层选取关键特征，有效解决了传统模型的局限性。实验表明，RCNN在多个数据集上表现出色，证明了其在捕捉文本语义和上下文信息方面的优势。

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《Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification》

论文来源：Lai, S., Xu, L., Liu, K., & Zhao, J. (2015, January). Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification. In AAAI (Vol. 333, pp. 2267-2273).

原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/rxt2012kc/article/details/73742362

1.摘要

文本分类是NLP的一项重要的基础任务。传统的文本分类需要特征工程，需要人类参与。而深度学习能够自动提取特征不需要人的参与。本文采用周期循环神经网络比卷积神经网络能够更加减少噪声，利用最大池化层选取一句话中最重要的特征。

2.Introduction

  • 文本分类在很多应用中是非常重要的一部分。such as web searching, information filtering, and sentiment analysis。

  • feature representation:

    • bag-of-words: where unigrams, bigrams, n-grams or some exquisitely designed patterns are typically extracted as features.
    • several feature selection methods: frequency, MI, pLSA, LDA
    • 传统的特征表达方法经常忽略了上下文的信息和词序信息，以及语义信息。
    • 高阶n-gram，tree kernels被应用在特征表达，但是也有稀疏的缺点，影响准确性。
    • word embedding： word2vec 能够捕捉更多语法和语义特征。

  • Recursive Neural Network

    • 效果完全依赖于文本树的构建，并且构建文本树所需的时间是
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