文本分类CNN和RNN
时间: 2023-11-15 16:14:16 浏览: 97
基于CNN的中文文本分类
5星 · 资源好评率100%
文本分类可以使用多种模型,其中包括文本分类CNN和RNN。文本分类CNN模型使用了一维卷积层和时序最大池化层。首先,定义多个一维卷积核,并使用这些卷积核对输入进行卷积计算,不同宽度的卷积核可以捕捉到不同个数的相邻词的相关性。然后,对输出的所有通道分别进行时序最大池化,得到池化输出值,并将这些通道的池化输出值连结为向量。最后,通过全连接层将连结后的向量变换为关于各类别的输出,可以使用丢弃层来应对过拟合。
而文本分类RNN模型则使用循环神经网络,通过将序列中的每个词依次输入RNN中进行处理。RNN会记住之前的信息,并根据当前输入的词和之前的记忆进行预测和分类。这使得RNN在处理序列数据时具有较好的表现。
总而言之,文本分类CNN和RNN模型都是用于处理文本分类任务的模型,其中文本分类CNN使用了卷积层和池化层,而文本分类RNN使用了循环神经网络。它们都可以根据输入的文本序列进行分类预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [人工智能-项目实践-文本分类-CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow](https://download.csdn.net/download/admin_maxin/85357377)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [文本分类(使用RNN与CNN)](https://blog.csdn.net/weixin_44696221/article/details/104466421)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [NLP实践 数据探索 CNN和RNN训练文本分类器 (转载)](https://blog.csdn.net/weixin_43599067/article/details/90183059)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
阅读全文