解释一个卷积神经网络 (CNN) 可以用于NLP的原因.
网络编辑器 (CNN) 是一种常用于图像识别和处理任务的人工神经网络,因为它们在图像中检测和保存空间模式方面非常高效. 然而,CNN也可以应用于自然语言处理 (NLP) 任务. 在NLP的背景下,CNN可以用于检测文本数据中的特定模式或特征,例如情绪或特定的语言结构. 这通过将单词或单词序列表示为数量向量,然后应用卷积波器和组合操作来捕获本地依赖性并减少数据的维度.卷积层的输出然后被完全输入到层中进行分类或预测任务.CNN也可以成功应用于NLP任务,如情绪,文本分类和实体识别. 例如,CNN可以通过对每个客户的情绪相关的分析来识别各种特定的正面,中性或负面模式.