【问题标题】:How many classes can CNN classify the short text?CNN可以对短文本分类多少类?
【发布时间】:2017-03-09 06:00:12
【问题描述】:

我知道 CNN(conv-neural-network) 可以对 ImageNet 的上万张图像进行分类。

我发现CNN只能将10-20个文本类分类为this paperwrite。

CNN 可以对短文本分类多少类? 班级人数上限是多少?

【问题讨论】:

  • 什么是 CNN,它对您的问题的真正意义是什么?这读起来很混乱。
  • @Makoto 我已经编辑了我的问题。

标签: machine-learning nlp deep-learning conv-neural-network text-classification


【解决方案1】:

分类器可以以良好的准确率/召回率分类的类别数量由(但不限于)决定:

  • 每个类别的区别有多大?
  • 您可以从内容中获得多少特征(短文本肯定比图像包含的信息少得多)- 由于您使用 CNN 处理文本,我假设这些特征只是字符或单词。
  • 这些功能如何区分类别?
  • 您有多少高质量的标记示例? (我们没有用于短文本的公共标记的大型多类别数据集)

在不知道上述问题的答案的情况下,很难只给你一个数字。

【讨论】:

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