Vi studerar i detta arbete vikten av djup i konvolutionsmodeller för textklassificering, antingen när tecken eller ordingångar beaktas. Vi visar på 5 standard textklassificering och känsloanalys uppgifter att djupa modeller verkligen ger bättre prestanda än grunda nätverk när textinmatningen representeras som en sekvens av tecken. Men en enkel ytlig-och-bred nätverk överträffar djupa modeller såsom DenseNet med ordingångar. Vår ytliga ordmodell etablerar också nya toppmoderna föreställningar på två datauppsättningar: Yelp Binary (95,9 %) och Yelp Full (64,9 %).
REF studerade standardiserade textklassificeringsuppgifter med hjälp av CNN-modeller och visade att djupa CNN fungerar bra på alla uppgifter när textinmatningen behandlas som en sekvens av tecken.
Do Convolutional Networks need to be Deep for Text Classification ?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}