深度学习文本分类模型

参考：

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 

 

文本的表示通过词向量的表示方式，把文本数据从高纬度高稀疏的神经网络难处理的方式，变成了类似图像、语音的的连续稠密数据。深度学习算法本身有很强的数据迁移性，很多之前在图像领域很适用的深度学习算法比如CNN等也可以很好的迁移到文本领域了。

CNN原理，核心点在于可以捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。

CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中，Bi-directional RNN（实际使用的是双向LSTM）从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 "n-gram" 信息。