nlp任务二：基于深度学习的文本分类

基于深度学习的文本分类任务是指利用深度学习模型对文本进行情感分类。在这个任务中，我们使用了CNN和RNN模型来进行文本分类。数据集包含了15万余项英文文本，情感分为0-4共五类情感。任务的流程如下：输入数据→特征提取→神经网络设计→结果输出。

在特征提取阶段，我们使用了词嵌入（Word embedding）技术。词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的方法，它可以将单词的语义信息编码为向量表示。在本次任务中，我们参考了博客\[NLP-Beginner 任务二：基于深度学习的文本分类\](https://pytorch.org/Convolutional Neural Networks for Sentence Classification)中的方法，使用了预训练的词嵌入模型。

神经网络设计阶段，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合。具体来说，我们使用了四个卷积核，大小分别为2×d, 3×d, 4×d, 5×d。这样设计的目的是为了挖掘词组的特征。例如，2×d的卷积核用于挖掘两个连续单词之间的关系。在模型中，2×d的卷积核用红色框表示，3×d的卷积核用黄色框表示。

最后，我们将模型的输出结果进行分类，得到文本的情感分类结果。这个任务的目标是通过深度学习模型对文本进行情感分类，以便更好地理解和分析文本数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [NLP-Brginner 任务二：基于深度学习的文本分类](https://blog.csdn.net/m0_61688615/article/details/128713638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [NLP基本任务二：基于深度学习的文本分类](https://blog.csdn.net/Mr_green_bean/article/details/90480918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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