针对深度学习的文本分类模型盘点
Posted antoniosu
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1.textCNN
优势:短文本分类
可参照:https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/11969386.html
2.fast Text
优点:训练速度快
3.HAN(Hierarchical Attention Network)
优点:对文档的分类
双向的LSTM,可以获得丰富的词汇表示
attention阶段:词在句子中的重要程度
4.Transformer
可参考:https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/12019534.html
5.BERT
可参考:https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/12326426.html
6.XLnet
以上是关于针对深度学习的文本分类模型盘点的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R使用LSTM模型构建深度学习文本分类模型(Quora Insincere Questions Classification)