Classification de texte à l'aide d'un réseau de neurones convolutifs (CNN): … comme "je déteste", "très bon" et donc les CNN peuvent les identifier dans la phrase quelle que soit leur position.
Quel réseau neuronal est le meilleur pour la classification de texte ?
Qu'une approche clé consiste à utiliser les incorporations de mots et les réseaux de neurones convolutifs pour la classification de texte. Qu'un modèle à une seule couche peut bien fonctionner sur des problèmes de taille moyenne, et des idées sur la façon de le configurer. Ces modèles plus profonds qui opèrent directement sur le texte peuvent être l'avenir du traitement du langage naturel.
CNN peut-il être utilisé pour la classification ?
Les CNN peuvent être utilisés dans des tonnes d'applications allant de la reconnaissance d'images et de vidéos, de la classification d'images et des systèmes de recommandation au traitement du langage naturel et à l'analyse d'images médicales. … C'est ainsi que fonctionne un CNN ! Image par NatWhitePhotography sur Pixabay. Les CNN ont une couche d'entrée, une couche de sortie et des couches cachées.
Quel type de CNN est utilisé pour la classification de texte ?
class TextCNN(object): """ Un CNN pour la classification de texte. Utilise une couche d'intégration, suivie d'une couche convolutive, max-pooling et softmax.
CNN peut-il être utilisé pour le traitement de texte ?
Tout comme la classification des phrases, CNN peut également être implémenté pour d'autres tâches PNL comme la traduction automatique, la classification des sentiments, la classification des relations, le textuelRésumé, sélection de réponses, etc.
