自然语言处理(五)深度学习
来源:互联网 发布:淘宝盗版举报 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 07:50
1、tips
1、行业基准:用词袋模型表示句子,用SVM或LR做回归,用自己的模型和它做对比
2、分词:启发式或机器学习(HMM,CRF)
3、深度学习是端到端的
2、Auto-Encoder
可将语料编码化,降维降噪
3、CNN
机器自动学习卷积滤镜
用word2vec将一句话处理成一个矩阵,用CNN
案例:文本—>(预处理、TF-IDF、word2vec) —>词向量—>(LR、SVM、LSTM)—>标签
4、RNN—>LSTM
通过遗忘门、记忆门等控制。例如,异或就是遗忘,和1相与就是记忆等。
遗忘还是记忆是机器自己学习的。
另外还有更新门和输出门
案例:用于判断生成下一个词、句子、单词、图片等。
总结:AE用于压缩问题;CNN用于文本分类;RNN用于文本生成
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