Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi Task Learning循环神经网络用于多任务学习的文本分类
作者：Pengfei Liu
单位：复旦大学
发表会议及时间：UCAI2016年

前期知识准备

词向量训练

了解词向量的训练方法，文字的特征转行为向量的特征，输入到模型里面训练，包括Word2Vec、CBOW、FastText

Embedding

使用预训练的词向量来初始化Embedding层

CNN RNN

了解循环神经网络（RNN）和卷积神经网络的结构，掌握RNN的基本工作原理

FastText

了解FastText分类模型，以及熟悉常用的情感分类数据集

学习目标

任务背景
情感分类任务介绍
机器学习分类任务
深度学习分类任务

数据集
SST-1
SST-2
IMDB

代码实战
Pytorch实现TextRNN模型
在IMDB数据集上进行建模

模型结构
RNN
Embedding
Dense

具体安排

Part 1

背景介绍
论文导读

Part2

论文总览
TextRNN结构

Part 3

论文精读

Part 4

可视化及实验分析

Part 5

论文总结

Part 6

代码实现分析