textcnn
textrnn
上乙個task4利用了fasttext，但不是最優的思路方法，因此本章將繼續學習基於深度學習的文字分類。
基於詞的上下文環境進行**，對於每一條輸入文字，選取一定大小的視窗的上下文和乙個中心詞，並基於這個中心詞去**視窗內其他詞出現的概率。
通過單詞和上下文彼此**
**基礎：yoon kim在**(2014 emnlp) convolutional neural networks for sentence classification提出textcnn。textcnn利用cnn（卷積神經網路）進行文字特徵抽取，不同大小的卷積核分別抽取n-gram特徵，卷積計算出的特徵圖經過maxpooling保留最大的特徵值，然後將拼接成乙個向量作為文字的表示。
詳細原理如下：
textrnn利用rnn（迴圈神經網路）進行文字特徵抽取，由於文字本身是一種序列，而lstm天然適合建模序列資料。textrnn將句子中每個詞的詞向量依次輸入到雙向雙層lstm，分別將兩個方向最後乙個有效位置的隱藏層拼接成乙個向量作為文字的表示。
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