基于深度学习的文本表示与分类方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的文本表示与分类方法研究

详 情 说 明

深度学习在文本表示与分类任务中展现出强大的能力，它能够自动学习文本中的特征，避免了传统方法中繁琐的特征工程。文本表示是自然语言处理的基础任务，通过将文本转化为计算机可理解的向量形式，为后续的分类、检索等任务提供支持。

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来流行的Transformer架构（如BERT、GPT等）在文本表示学习中表现优异。CNN擅长捕捉局部特征，适合短文本分类；RNN及其变种LSTM、GRU则适用于处理序列依赖关系，如长文本或带有时间信息的文本；Transformer通过自注意力机制，能够更好地建模长距离依赖关系。

文本分类是文本表示的直接应用之一，广泛应用于情感分析、新闻分类、垃圾邮件检测等场景。深度学习方法通过端到端训练，可以学习到更具判别性的特征表示，相比传统机器学习方法（如SVM、朴素贝叶斯）具有更高的准确率和泛化能力。

未来，随着预训练模型的普及和多模态学习的兴起，文本表示与分类方法将朝着更高效、更智能的方向发展，为自然语言处理领域带来更多突破。