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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...
对京东评论的文本分类学习笔记（二）——LSTM一、整体思路整体思路很简单，就是读入数据集建立好词典后使用LSTM和全连接得到最后的分类结果。具体流程：读入数据，并对数据进行清洗（数据集按好评、中评和差评分成三类，已经用jieba分好词）
本文作者：合肥工业大学管理学院钱洋email：1563178220@qq内容可能有不到之处，欢迎交流。未经本人允许禁止转载。文章来源ZaheerM,AhmedA,SmolaAJ.LatentLSTMAllocation:JointClusteringandNon-LinearDynamicModelingof
首发于NLP论文笔记写文章登录TextRCNN文本分类阅读笔记今天做作业没11人赞同了该文章论文：recurrentconvolutionalneuralnetworksfortextclassification代码（tensorflow...
大规模文本分类实践-知乎看山杯总结利用CNN、RNN来进行文本分类，探索句子建模清凇：用深度学习（CNNRNNAttention）解决大规模文本分类问题-综述和实践lqfarmer：基于深度学习的文本分类6大算法原理、结构、论文、源码打包分享史博：基于深度
利用词嵌入和长短期记忆人工神经网络的行动性和政治性文本分类（论文读书笔记）ActionableandPoliticalTextClassificationusingWordEmbeddingsandLSTMRaoA,SpasojevicN.ActionableandPoliticalTextClassificationusingWordEmbeddingsandLSTM[J].arXivpreprintarXiv:1607.02501,2016.
通过结合LSTM和CNN的特征构成的QRNN，其结合了RNN和CNN的特征：.与LSTM相比，并行化提高了QRNN的速度，因此作者论文中提出的模型基于QRNN，因为门是预先学习的，它能够容易的在两个QRNN之间对齐时间门。.而在LSTM中对齐时间门可能非常麻烦且低效。.更重要的一点...
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