如何利用深度學習做好文本分類（text classification）
目錄 1.簡述 2.分析任務 3.構建baseline模型 3.1 數據清洗與預處理 3.2 選取合適的模型 3.2.1 模型選取方法 3.2.2 GELE模型爲baseline 4. 評估指標 5.baseline的優化 5.1 採用預訓練好的詞向量 5.2 label smoothing 5.3 損失函數的選擇 5.4 數據增強和數據噪音的處理 5.5 引入先驗知識 5.6 模型超參數
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