文件名称:
文本分类——Embedding、CNN、RNN练手
开发工具:
文件大小: 131kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：说明
本文是方法记录，不是完整的项目过程（在我Jupyter上，数据前期预处理部分懒得搬了），也没有调参追求准确度（家里电脑跑不动）。
参考任务来源于Kaggle，地址：电影评论情感分类
本文参考了不同的资料来源，包括斯坦福CS224N的课程资料，网上博客，Keras官方文档等
任务核心部分
1.单词表示
1.1 理论部分
对大部分（或者所有）NLP任务，第一步都应该是如何将单词表示成符合模型所需要的输入。最直接的思路就是将单词（符号）变为词向量。
词向量的表示方法：
one-hot 编码：想法直接，但过于稀疏，且词与词之间正交，无法衡量词之间的相似度
基于矩阵分解的方法：比如不同词窗的矩阵，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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