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1、句子分類(lèi)是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中重要的問(wèn)題之一。最近的研究表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的句子分類(lèi)算法可以更大限度地利用上下文信息，在句子情感分類(lèi)、問(wèn)題歸類(lèi)等句子分類(lèi)任務(wù)中取得很好的效果。目前用于句子分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要有遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
本文提出了兩種新的句子分類(lèi)算法，分別為預(yù)訓(xùn)練詞向量分類(lèi)算法與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展句子分類(lèi)算法。(i)預(yù)訓(xùn)練詞向量分類(lèi)算法將大規(guī)模語(yǔ)料預(yù)訓(xùn)練得到的廣義通用語(yǔ)言場(chǎng)景下的分布式詞向量用于初始化卷積
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