Effective Use ofWord Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks（閱讀理解）

阿新 • • 發佈：2019-01-13

一篇公開在2014年的文章，從現在的角度來看這篇文章的話，我們發現作者提出的方法很難算是主流方法，但在當時也有一定的啟發意義。這裡我們就簡單介紹一下這篇文章。

本文提出了將CNN直接應用於高維度的文字資料上，為我們提供了兩者CNN網路

Seq-CNN

As a running toy example, suppose that vocabulary V = {“don’t”, “hate”, “I”, “it”, “love” } and we associate the words with dimensions of vector in alphabetical order (as shown), and that document D=“I love it”. Then, we have a document vector:

x = [ 0 0 1 0 0 | 0 0 0 0 1 | 0 0 0 1 0 ]

這裡作者提供的最簡單的單詞編碼方式是one-hot編碼，V表示了單詞表

對於I love 和 love it進行編碼，我們可以看到，按照詞表的順序

Seq-CNN的明顯缺陷在於編碼方式上，單詞表越大，則每個單詞的編碼會越大，而且會存在很嚴重的稀疏問題

bow-CNN for text

這個也很好理解，作者利用bag-of-word技術，將n-gram編碼到同一個向量中，如圖

但是這個很顯然存在很嚴重的稀疏問題

本文作為CNN在文字分類上的探索，具有一定的啟發意義，但是確實不具備參考價值，水文一篇

Effective Use ofWord Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks（閱讀理解）

一篇公開在2014年的文章，從現在的角度來看這篇文章的話，我們發現作者提出的方法很難算是主流方法，但在當時也有一定的啟發意義。這裡我們就簡單介紹一下這篇文章。本文提出了將CNN直接應用於高維度的文字資料上，為我們提供了兩者CNN網路Seq-CNNAs a running to

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