資料介紹
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,許多研究者嘗試利用深度學(xué)習(xí)來解決文本分類問題,特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類問題進行分析,介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制等方法在文本分類中的應(yīng)用和發(fā)展,分析多種典型分類方法的特點和性能,從準(zhǔn)確率和運行時間方面對基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行比較,表明深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法在用于文本分類時更具優(yōu)勢,其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)秀的分類性能和泛化能比基礎(chǔ)上,指出當(dāng)前深度文本分類模型存在的不足,并對未來的研究方向進行展望。
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