TextRNN & FastText & TextCNN-01研究背景、研究意义

《Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi Task Learning》论文学习

研究背景

情感分类



基于机器学习的情感分类:

基于深度学习的情感分类
前馈神经网络


自编码器

卷积神经网络

循环神经网络

循环神经网络的组合结构:比如双向的LSTM

情感分类应用场景

数据集

SST-1:5个情绪类别的电影影评,斯坦福情感数据库
SST-22:分类电影影评,来自斯坦福数据库
SUBJ:主观性数据集,目的是将句子分为主观和客观
IMDB:2分类的电影影评,大多数评价为长句子

研究意义

情感分类背景

经典分类模型:

TextCNN
FastText
TextRNN
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(☆ω☆)
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 ̄﹃ ̄
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(๑•̀ㅁ•́ฅ)
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୧(๑•̀⌄•́๑)૭
٩(ˊᗜˋ*)و
(ノ°ο°)ノ
(´இ皿இ`)
⌇●﹏●⌇
(ฅ´ω`ฅ)
(╯°A°)╯︵○○○
φ( ̄∇ ̄o)
ヾ(´・ ・`。)ノ"
( ง ᵒ̌皿ᵒ̌)ง⁼³₌₃
(ó﹏ò。)
Σ(っ °Д °;)っ
( ,,´・ω・)ノ"(´っω・`。)
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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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