Konvolutionella neurala nätverk (CNN) är ett neuralt nätverk som kan använda sig av den interna strukturen av data såsom 2D struktur bilddata. I detta dokument studeras CNN om textkategorisering för att utnyttja 1D-strukturen (nämligen ordordning) av textdata för korrekt förutsägelse. Istället för att använda lågdimensionella ordvektorer som inmatning som ofta görs, tillämpar vi CNN direkt på högdimensionella textdata, vilket leder till direkt inlärning inbäddning av små textregioner för användning i klassificering. Förutom en enkel anpassning av CNN från bild till text föreslås en enkel men ny variant som använder bag-ofword-konvertering i konvolutionsskiktet. En förlängning för att kombinera flera convolution lager utforskas också för högre noggrannhet. Experimenten visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är i jämförelse med de senaste metoderna.
För att utnyttja mer strukturinformation om text, baserad på CNN och direkt inbäddning av små textregioner, föreslogs en alternativ mekanism för effektiv användning av ordordning för textkategorisering.
Effective Use of Word Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}