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CNN在文本分类的应用(内有代码实现)论文ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification一、CNN文本分类简介文本分类是NLP领域的一个重要子任务，文本分类的目标是自动的将文本打上已经定义好的标签，常见的文本分类任务有：
1.模型原理1.1论文YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的n-gram），从而能够更好地捕捉局部相关性。
一、CNN文本分类简介文本分类是NLP领域的一个重要子任务，文本分类的目标是自动的将文本打上已经定义好的标签，常见的文本分类任务有：用户评论的情感识别垃圾邮件过滤用户查询意图识别新闻分类由此看出文本分类的用途十分之广，包括知识图谱领域的关系抽取任务也是使用文本分类实现...
论文复现：用CNN进行文本分类aliceyangxi1987的博客09-22280前一篇文章中我们学习了CNN的基础结构，并且知道了它是计算机视觉领域的基础模型，其实CNN不仅仅可以用于计算机视…
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。现将关于该任务…
CNN在文本应用中多用maxpooling。这里的padding方式使用valid。由三种不同的卷积核，直接拼接在一起。3.丢弃层为了防止过拟合，文章提出用L2正则化和dropout两种方法，经大佬们测试，dropout方法比较好。代码中使用0.5。
CNN在文本分类的应用(内有代码实现)论文ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification一、CNN文本分类简介文本分类是NLP领域的一个重要子任务，文本分类的目标是自动的将文本打上已经定义好的标签，常见的文本分类任务有：
1.模型原理1.1论文YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的n-gram），从而能够更好地捕捉局部相关性。
一、CNN文本分类简介文本分类是NLP领域的一个重要子任务，文本分类的目标是自动的将文本打上已经定义好的标签，常见的文本分类任务有：用户评论的情感识别垃圾邮件过滤用户查询意图识别新闻分类由此看出文本分类的用途十分之广，包括知识图谱领域的关系抽取任务也是使用文本分类实现...
论文复现：用CNN进行文本分类aliceyangxi1987的博客09-22280前一篇文章中我们学习了CNN的基础结构，并且知道了它是计算机视觉领域的基础模型，其实CNN不仅仅可以用于计算机视…
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。现将关于该任务…
CNN在文本应用中多用maxpooling。这里的padding方式使用valid。由三种不同的卷积核，直接拼接在一起。3.丢弃层为了防止过拟合，文章提出用L2正则化和dropout两种方法，经大佬们测试，dropout方法比较好。代码中使用0.5。
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