神經網絡在文本分類中的應用

在天然語言的文本分類中，主要使用兩類模型，一類是使用傳統的機器學習模型，如樸素貝葉斯，最大熵，支持向量機等，第二類就是使用神經網絡模型，包括CNN和RNN。傳統的機器模型在分類前首先要作特徵工程，例如把文本轉換成詞袋，並轉化爲TF-IDF矩陣，而後再作分類。而使用神經網絡模型可使它本身提取特徵並進行文本分類，並能得到優於傳統機器學習模型的能力。網絡 CNN模型的文本分類 CNN原來是用於對圖像分類

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