这篇文章细说 CNN 在 NLP 中的一大应用————句子分类。 并且通过 Yoon Kim 的论文介绍一个应用，分析代码，并重构代码。

你好，世界！！我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。 在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。 对具有丹麦语，意大利语，德语，英语和土耳其语的数据集进行文本分类。 我们来吧。✅ 任务之一是“…

实现任何程度或者级别的人工智能所必需的最大突破之一就是拥有可以处理文本数据的机器。值得庆幸的是，全世界文本数据的数量在最近几年已经实现指数级增长。这也迫切需要人们从文本数据中挖掘新知识、新观点。从社交媒体分析到风险管理和网络犯罪保护，处理文本数据已经变得前所未有的重要。 ima…

作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片： 你可能会想到“这是一个快乐的小男孩站在椅子上…

本文主要讲述一些自然语言处理的基础知识，以及使用如何CNN模型对从网上爬取下来的网站网页文本进行分类。 词向量技术就是将词转化成向量形式，因为我们的分类器最后处理的都是向量，所以进行自然语言的预处理往往就是需要进行向量化。在sklearn库中使用svm对文本分类之前可以通过使用…

卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了很大的成绩，它的卷积和池化结构能很好提取图像的信息，而在 NLP 领域循环神经网络（RNN）则使用的更多，RNN 及其各种变种因拥有记忆功能使得它们更擅长处理上下文。但 NLP 领域很多方面使用 CNN 取得了出色的效果，比如语义分析、…

本文为你展示，如何用10几行 Python 语句，把 Yelp 评论数据情感分类效果做到一流水平。 答案是可以。 回顾《如何用机器学习处理二元分类任务？》一文，我们介绍过文本分类的一些常见方法。 首先，要把握语义信息。方法是使用词嵌入预训练模型。代表词语的向量，不再只是一个独特…