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論文筆記-recurrent CNN for text classification
時間 2021-01-02
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Siwei Lai等,2015 背景: 使用CNN進行文本分類具有無偏的優點,先在每個小文本段上提取特徵,再進入池化層彙總特徵,從而區分句子或文本的語義。在提取特徵時通常會設置一個固定長度的窗口,詞窗長度的設置是一個問題:詞窗小,可能會造成關鍵信息的損失;詞窗大,參數空間會變得很大,難以訓練。 本文用循環的思想改良CNN特徵提取的過程,通過上下文的方式直接在word representation中
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