神經網絡在文本分類中的應用

在自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做特徵工程，例如把文本轉換成詞袋，並轉化爲TF-IDF矩陣，然後再做分類。而使用神經網絡模型可以使它自己提取特徵並進行文本分類，並能獲得優於傳統機器學習模型的能力。 CNN模型的文本分類 CNN原來是用於對圖像分類，

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