一種深度學(xué)習(xí)的文本特征提取方法研究_第1頁
一種深度學(xué)習(xí)的文本特征提取方法研究_第2頁
一種深度學(xué)習(xí)的文本特征提取方法研究_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

用現(xiàn)有的特征提取方法（TF-IDF、Word2Vec等）將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為問題，比如需要手動(dòng)設(shè)置特征處理的參數(shù)，特征表示方法可能不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致模型性能不佳等。1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其也可以應(yīng)用于文本分類任務(wù)中的特征提取。CNN可以捕捉文本數(shù)據(jù)的局部信息，同時(shí)通過最大池化（MaxPooling）操作，用全連接層進(jìn)行分類。CNN2、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。LSTM模型具有較好的記憶性，可以捕捉文本序在LSTM模型中，每個(gè)時(shí)間步的輸入為當(dāng)前時(shí)刻的詞向量和上一時(shí)刻的隱狀態(tài)，根據(jù)輸入和隱狀態(tài)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的隱狀態(tài)和輸出。LSTM模型的輸出可以用于文本特征表示，再利用全連接層進(jìn)行分類。LSTM的優(yōu)3、注意力機(jī)制在注意力機(jī)制中，首先利用編碼器（LSTMCNN）對(duì)文本數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的優(yōu)劣，根據(jù)具體情況選擇合適的文本特征提取方法?？梢灶A(yù)見，未來深度學(xué)習(xí)的文本特征提取方法將會(huì)在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)揮更加重

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論