神经网络在文本分类中的应用

在自然语言的文本分类中，主要使用两类模型，一类是使用传统的机器学习模型，如朴素贝叶斯，最大熵，支持向量机等，第二类就是使用神经网络模型，包括CNN和RNN。传统的机器模型在分类前首先要做特征工程，例如把文本转换成词袋，并转化为TF-IDF矩阵，然后再做分类。而使用神经网络模型可以使它自己提取特征并进行文本分类，并能获得优于传统机器学习模型的能力。 CNN模型的文本分类 CNN原来是用于对图像分类，

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