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卷积神经网络CNN算法在文本分类上的应用研究.侯小培高迎.【摘要】：互联网大数据时代各种信息呈现"式"增长,如何从文本数据信息中挖掘出有用信息是自然语言处理内容之一,深度学习卷积神经网络除了在图像识别领域取得重大突破以外也可以应用在文本...
深度学习模型中的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)已成为一种主流的文本分类模型。.本文提出了一种基于卷积神经网络的新闻文本分类框架,对文本分类中的特征表示、特征提取和分类器构造等关键环节进行了不同程度地改进。.本文的主要工作如下:(1...
基于CNN和BiLSTM的文本情感分类.【摘要】：针对于文本情感分类任务,本文提出了混合深度神经网络模型CNN-Inception-BiLSTM。.该模型利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(BiLSTM)联合提取文本特征。.实验结果表明,该模型的准确率和F1值分别为0.8823、0.8821,相比于...
用于文本分类的深层次卷积神经网络推荐理由：核心问题：本文提出了一种低复杂度用于文本分类的词级深度卷积神经网络（cnn）结构，能够有效...
我们回顾了40多个流行的文本分类数据集。我们提供了一个定量分析的表现，选定的一套深度学习模型在16个流行的基准。我们将讨论尚存的挑战和未来的方向。2.深度学习模型文本分类在本节中，我们将回顾150多个针对各种文本分类问题提出的深度学习框架。
推荐几篇开源论文，包含人脸、目标检测、分割、去噪、超分辨率等本文推荐本周值得关注的已开源论文，包含图像超分辨率、利用疼痛类型之间的域迁移来识别马的疼痛表情的研究、人脸检测识别、图像去噪、分割、手写文本行分割、妆容迁移与卸...
本文收集了自然语言处理中一些测试数据集，以及机器翻译、阅读和问答，序列标注，知识图谱和社会计算，情感分析和文本分类等NLP常见任务里前沿的一些论文。感谢IsaacChanghau的整理和无私分享，原文地址：https:…
文本分类的标准代码，Pytorch实现数据集Dataset-IMDB-SST-Trec###模型-FastText-BasicCNN(KimCNN,MultiLayerCNN,Multi-perspectiveCNN)-InceptionCNN-LSTM(BILSTM,StackLSTM)-LSTMwithAttention(SelfAttention/QuantumAttention)-HybridsbetweenCNNandRNN(RCNN,C-LSTM)-Transformer-Attentionisallyouneed-ConS2S-Capsule-Quantum-inspiredNN
基于BERT和CNN的产科电子病历短文本分类算法研究.【摘要】：产科电子病历作为医生全面了解孕妇和胎儿情况的主要渠道,对于提高人口的生育健康水平有着重要意义。.结构化处理方案是一种对电子病历中非结构化文本进行信息挖掘的重要手段,提升了医护人员...
传统的文本分类工作主要分为三个过程：特征工程、特征选择和不同分类机器学习算法。1.1特征工程对于文本数据的特征工程来说，最广泛使用的功能是bag-of-words、tf-idf等。此外，还可以设计一些更复杂的特征，比如词性标签、名词短语以及treekernels等。
卷积神经网络CNN算法在文本分类上的应用研究.侯小培高迎.【摘要】：互联网大数据时代各种信息呈现"式"增长,如何从文本数据信息中挖掘出有用信息是自然语言处理内容之一,深度学习卷积神经网络除了在图像识别领域取得重大突破以外也可以应用在文本...
深度学习模型中的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)已成为一种主流的文本分类模型。.本文提出了一种基于卷积神经网络的新闻文本分类框架,对文本分类中的特征表示、特征提取和分类器构造等关键环节进行了不同程度地改进。.本文的主要工作如下:(1...
基于CNN和BiLSTM的文本情感分类.【摘要】：针对于文本情感分类任务,本文提出了混合深度神经网络模型CNN-Inception-BiLSTM。.该模型利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(BiLSTM)联合提取文本特征。.实验结果表明,该模型的准确率和F1值分别为0.8823、0.8821,相比于...
用于文本分类的深层次卷积神经网络推荐理由：核心问题：本文提出了一种低复杂度用于文本分类的词级深度卷积神经网络（cnn）结构，能够有效...
我们回顾了40多个流行的文本分类数据集。我们提供了一个定量分析的表现，选定的一套深度学习模型在16个流行的基准。我们将讨论尚存的挑战和未来的方向。2.深度学习模型文本分类在本节中，我们将回顾150多个针对各种文本分类问题提出的深度学习框架。
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传统的文本分类工作主要分为三个过程：特征工程、特征选择和不同分类机器学习算法。1.1特征工程对于文本数据的特征工程来说，最广泛使用的功能是bag-of-words、tf-idf等。此外，还可以设计一些更复杂的特征，比如词性标签、名词短语以及treekernels等。
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