charCNN、textCNN、BI-lstm、textRNN

最新推荐文章于 2024-06-09 23:18:45 发布
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分类专栏： NLP
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本文详细介绍了文本分类中的四个模型：charCNN、textCNN、BI-LSTM和textRNN。textCNN利用一维卷积和最大池化处理文本；BI-LSTM通过双向循环神经网络捕捉上下文信息；textRNN利用RNN结构处理序列数据。每个模型的结构、设计思想和应用场景都有所阐述。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、charCNN

1. 要解决什么问题

2.模型结构与设计思想（为什么这样设计）

二、textCNN

1. 要解决什么问题

输入一个[sequence, embedding_size]句子，对其进行分类；

2.模型结构与设计思想（为什么这样设计）

 

textCNN模型主要使用了一维卷积层和时序最大池化层。假设输入的文本序列由n个词组成，每个词用d维的词向量表示。那么输入样本的宽度为n，高为1，输入通道数为d。textCNN的计算主要分为以下几步：

1) 一维卷积：

操作：定义多个一维卷积核，并使用这些卷积核对输入分别做卷积计算。

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