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1.研究问题：文本分类.2.论文思想：这篇论文结合了CNN与RNN的思想。.传统的CNN模型擅长于通过线性的卷积操作与紧接着的非线性的激活函数来捕获n-gram(即连续的n个词)特征，然而，卷积操作本身是线性的，这可能会丢失一些序列信息，比如CNN中对短语”not...
基于双向LSTM的文本分类方法研究.郭嘉宝.【摘要】：随着互联网与多媒体技术的不断发展,大量的文本数据不断更新交替。.文本分类作为分析和处理大量文本数据的关键技术得以快速发展与应用。.文本分类任务具体又可分为主题分类、问题分类和情感分析等...
基于LSTM的文本分类.中文NLP笔记：8.基于LSTM的文本分类.它是一种语言模型（LanguageModel，LM），一个基于概率的判别模型，输入是一句话（词的顺序序列），输出是这句话中所有词的联合概率（JointProbability）.主要应用在如词性标注、垃圾短信分类、分词器...
文本分类的应用LSTM内部结构详解（tensorflow版之前写过Keras版）LSTM的关键是细胞状态，一条水平线贯穿于图形的上方，这条线上只有些少量的线性操作，信息在上面流传很容易保持。图1细胞状态的传送带第一层是个忘记层，决定细胞状态中丢弃什么信息。
2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总.烛之文.aworkerinNLP.28人赞同了该文章.在2021年AAAI会议接受的论文中，有11篇是关于文本分类任务的，比我想象中的少，或许这个方向真的被研究透。.因与笔者工作项目相关，自己还是将11篇论文大致过了一篇，其中几篇...
写在前面这是文本分类任务的第二个系列----基于RNN的文本分类实现（TextRNN）复现的论文是2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning...
2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总在2021年AAAI会议接受的论文中，有11篇是关于文本分类任务的，比我想象中的少，或许这个方向真的被研究透。因与笔者工作项目相关，自己还是将11篇论文大致过了一篇，其中几篇进行了精读，有所启发。
文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive,neutral,negative三种情感的分类器。本文的目的是快速熟悉LSTM做情感分析任务，所以本文提到的只是一个baseline，并在最后分析了其优劣。
基于LSTM的中文文本情感分类.【摘要】：随着互联网发展的智能化和数字化,各种网络社交、购物平台快速发展起来,人们也更加热衷于通过这些平台来发表自己的意见观点。.每天互联网都会产生海量的非结构化文本信息,其中包含了用户对人物、事物和事件的...
硕士论文[1]基于机器学习的中文文本分类算法的研究与实现[D].朱梦.北京邮电大学2019[2]基于深度神经网络的文本表示与分类研究[D].刘腾飞.北京交通大学2018[3]基于语义的文本向量表示方法研究[D].芮伟康.中国科学技术大学2017
1.研究问题：文本分类.2.论文思想：这篇论文结合了CNN与RNN的思想。.传统的CNN模型擅长于通过线性的卷积操作与紧接着的非线性的激活函数来捕获n-gram(即连续的n个词)特征，然而，卷积操作本身是线性的，这可能会丢失一些序列信息，比如CNN中对短语”not...
基于双向LSTM的文本分类方法研究.郭嘉宝.【摘要】：随着互联网与多媒体技术的不断发展,大量的文本数据不断更新交替。.文本分类作为分析和处理大量文本数据的关键技术得以快速发展与应用。.文本分类任务具体又可分为主题分类、问题分类和情感分析等...
基于LSTM的文本分类.中文NLP笔记：8.基于LSTM的文本分类.它是一种语言模型（LanguageModel，LM），一个基于概率的判别模型，输入是一句话（词的顺序序列），输出是这句话中所有词的联合概率（JointProbability）.主要应用在如词性标注、垃圾短信分类、分词器...
文本分类的应用LSTM内部结构详解（tensorflow版之前写过Keras版）LSTM的关键是细胞状态，一条水平线贯穿于图形的上方，这条线上只有些少量的线性操作，信息在上面流传很容易保持。图1细胞状态的传送带第一层是个忘记层，决定细胞状态中丢弃什么信息。
2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总.烛之文.aworkerinNLP.28人赞同了该文章.在2021年AAAI会议接受的论文中，有11篇是关于文本分类任务的，比我想象中的少，或许这个方向真的被研究透。.因与笔者工作项目相关，自己还是将11篇论文大致过了一篇，其中几篇...
写在前面这是文本分类任务的第二个系列----基于RNN的文本分类实现（TextRNN）复现的论文是2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning...
2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总在2021年AAAI会议接受的论文中，有11篇是关于文本分类任务的，比我想象中的少，或许这个方向真的被研究透。因与笔者工作项目相关，自己还是将11篇论文大致过了一篇，其中几篇进行了精读，有所启发。
文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive,neutral,negative三种情感的分类器。本文的目的是快速熟悉LSTM做情感分析任务，所以本文提到的只是一个baseline，并在最后分析了其优劣。
基于LSTM的中文文本情感分类.【摘要】：随着互联网发展的智能化和数字化,各种网络社交、购物平台快速发展起来,人们也更加热衷于通过这些平台来发表自己的意见观点。.每天互联网都会产生海量的非结构化文本信息,其中包含了用户对人物、事物和事件的...
硕士论文[1]基于机器学习的中文文本分类算法的研究与实现[D].朱梦.北京邮电大学2019[2]基于深度神经网络的文本表示与分类研究[D].刘腾飞.北京交通大学2018[3]基于语义的文本向量表示方法研究[D].芮伟康.中国科学技术大学2017
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