Convolutional Neural Networks for Sentence Classification-学习笔记

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

在自然语言处理中，深度学习方法的大部分工作都涉及通过神经语言模型学习单词向量表示。
卷积神经网络（CNN）利用应用了卷积滤镜的图层局部特征。
无监督的神经语言模型是一种在不存在的情况下提高性能的常用方法一个大型监督训练集。
将其他随机源 - CV-fold作为符号，未知单词向量的初始化，CNN参数的初始化 - 通过使它们在每个数据集内保持一致来实现。
预先训练好的矢量是良好的“通用”特征引出器，可以跨数据集使用。
与单通道非静态的情况一样模型，多通道模型能够微调非静态通道使其更具体手头的任务。
未受监督的单词向量预训练是NLP深度学习的重要组成部分。

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