基于卷积神经网络的文本分类研究综述
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中的一类重要算法，它在计算机视觉、自然语言处理等多个领域中都取得了显著的成果。
CNN的设计灵感来源于生物视觉神经系统的结构，尤其是视觉皮层的组织方式，它通过模拟视觉皮层的层级结构来实现对输入数据的层次化特征提取。
在引言部分，我们首先要介绍CNN的研究背景。
随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能逐渐成为研究的热点。
在这个过程中，如何有效地处理和分析海量的图像、视频等数据成为了一个亟待解决的问题。
传统的机器学习方法在处理这类数据时往往面临着特征提取困难、模型复杂度高等问题。
而CNN的出现，为解决这些问题提供了新的思路。
接着，我们要阐述CNN的研究意义。
CNN通过其独特的卷积操作和层次化结构，能够自动学习并提取输入数据中的特征，从而避免了繁琐的特征工程。
同时，CNN还具有良好的泛化能力和鲁棒性，能够处理各种复杂的数据类型和场景。
因此，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域中都得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。
最后，我们要介绍本文的研究目的和结构安排。
本文旨在对CNN 的基本原理、发展历程和改进优化方法进行系统的综述，以便读者能够全面了解CNN的相关知识和技术。
为了达到这个目的，我们将按照CNN的基本原理、发展历程和改进优化方法的顺序进行论述，并在最后对全文进行总结和展望。
二、卷积神经网络基本原理卷积神经网络的基本原理主要包括卷积操作、池化操作和全连接操作。
这些操作共同构成了CNN的基本框架，并使其具有强大的特征学习和分类能力。
首先，卷积操作是CNN的核心操作之一。
它通过一个可学习的卷积核在输入数据上进行滑动窗口式的计算，从而提取出输入数据中的局部特征。
卷积操作具有两个重要的特点：局部连接和权值共享。
局部连接意味着每个神经元只与输入数据的一个局部区域相连，这大大降低了模型的复杂度；权值共享则意味着同一卷积层内的所有神经元共享同一组权值参数，这进一步减少了模型的参数数量并提高了计算效率。
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述作者：李炳臻刘克顾佼佼姜文志来源：《计算机时代》2021年第04期摘要：回顾了卷积神经网络的发展历程，介绍了卷积神经网络的基本运算单元。
在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。
关键词：卷积神经网络; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）04-08-05Absrtact： This paper reviews the development of convolutional neural networks， and introduces the basic operation unit of convolutional neural networks. On the basis of consulting alarge amount of information， this paper focuses on the representative convolutional neural networks such as AlexNet， VGGNet， GoogLeNet and ResNet etc.， analyzes the technologies they used，summarizes and analyzes their advantages and disadvantages， and points out the future research direction of convolutional neural networks.Key words： convolutional neural networks; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet0 引言卷積神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算并且含有深层次结构的深度前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一[1-2]，21世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展。
基于深度学习的大规模文本数据分类算法研究
基于深度学习的大规模文本数据分类算法研究1. 前言在如今信息爆炸的时代，大量的文本数据被生成并存储，其中蕴含着海量的知识和价值。
如何高效地从这些文本数据中提取出有效的信息，成为了现代社会中重要的研究方向之一。
而文本分类技术，作为处理文本数据的基础技术之一，自然成为了研究的热点。
近年来，由于深度学习技术的发展和应用，深度学习方法在文本分类领域也取得了很大的成功，成为了一种热门的文本分类方法。
本文旨在介绍基于深度学习的大规模文本数据分类算法，着重探讨其原理、特点、应用等方面，以期为读者提供一个清晰的认识和了解。
2. 基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有自动学习和自适应能力。
而文本分类是指将文本数据划分为不同的类别，如正面评论、负面评论、新闻等。
在深度学习中，通常采用词向量表示文本，并通过多层神经网络将词向量映射到标签空间中进行分类。
具体地，基于深度学习的文本分类方法可以分为两类：（1）基于卷积神经网络（CNN）的文本分类方法卷积神经网络是一类神经网络模型，其主要用于处理具有网格化结构（如图像）的数据。
在文本分类中，通常将单词序列看作一种类似图像的结构，然后应用卷积运算提取特征，最后通过全连接层将提取到的特征映射到标签空间中进行分类。
（2）基于循环神经网络（RNN）的文本分类方法循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络，其特点在于可以处理不定长的序列数据。
在文本分类中，通过对文本序列进行循环神经网络以及LSTM（长短期记忆神经网络）等处理，将序列信息压缩成一个定长的向量表示，再通过全连接层进行分类。
3. 特点分析相较于传统的基于特征工程的文本分类方法，基于深度学习的文本分类方法具有如下优点：（1）自动学习特征：深度学习方法可以自动学习文本中的特征，不需要手动设计特征模板，大大提高了文本分类效率和准确率。
（2）最大程度保留文本信息：深度学习方法可以最大程度地保留文本信息，在处理长文本数据时，能够发挥更好的作用。
基于深度学习的文件分类与整理技术研究
基于深度学习的文件分类与整理技术研究文件是我们日常工作和生活中不可避免的一部分，然而，由于文件数量的增长和种类的多样化，文件的分类、整理和管理变得越来越困难。
为了解决这一问题，人们开始利用技术手段来帮助我们自动化地分类和整理文件。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的文件分类和整理技术也开始受到人们的关注。
深度学习是机器学习的重要分支，通过对大量数据的学习和模式识别，可以实现自主学习和自适应。
基于深度学习的文件分类和整理技术，利用计算机自动学习文件特征和分类规则，实现自动化的整理和分类。
这种技术可以大大减轻人们的工作负担，提高效率，提高精确度，有效地解决了文件管理和分类的难题。
基于深度学习的文件分类和整理技术主要有以下几种：一、基于卷积神经网络的文件分类技术卷积神经网络是当前计算机视觉领域最先进的技术之一，可以处理图像、视频、语音等复杂数据。
利用卷积神经网络，我们可以将文件中的图像、文本等特征进行提取和学习，识别文件的类型和内容，并进行分类和整理。
这种方法可以应用于各种文件类型，如图片、音频、视频等，实现全面的文件整理和管理。
二、基于循环神经网络的文件分类技术循环神经网络是一种特殊的神经网络，可以对时序数据进行处理和学习，如语音、文本等。
在文件分类和整理中，我们可以利用循环神经网络对文件进行语义分析和分类。
通过对文件中的语义和内容进行分析，将文件分为不同的类别，如合同、报告、电子邮件等。
这种方法可以实现精准的文件分类和整理，提高工作效率。
三、基于深度学习的文本分类技术文本分类是文件分类和整理中的重要部分，很多文件都是由文本组成的，如电子邮件、报告、论文等。
基于深度学习的文本分类技术可以自动学习文本的特征和模式，实现快速和准确的文本分类。
该技术可以应用于各种文本类型，如电子邮件分类、报告分类等。
四、基于深度学习的图像分类技术基于深度学习的图像分类技术可以实现对文件中的图像进行分类和整理。
该技术可以学习图像的特征和模式，并将图像分为不同的类别，如照片、图纸、图表等。
基于深度学习的文本分析技术研究
基于深度学习的文本分析技术研究近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习作为其中的一个重要组成部分，已经在很多领域中得到广泛的应用。
在自然语言处理领域中，基于深度学习的文本分析技术，也受到了越来越多研究者和企业的关注。
一、深度学习与文本分析技术深度学习是一种机器学习方法，通过建立多层神经网络模型，实现对于数据的高层次表达和抽象。
在文本分析领域中，深度学习算法能够有效地实现自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、语言模型等。
文本数据是指以文本形式呈现的信息，是互联网上最丰富的数据之一。
可以通过深度学习算法，对于这些文本数据进行分析和挖掘，实现对于信息的抽取和自动处理。
此外，在社交网络、电商平台、新闻传媒等领域中，对于大量的文本数据分析和处理，也需要基于深度学习的文本分析技术。
二、基于深度学习的文本分类技术文本分类是指根据文本的主题、内容、表达方式等，将文本进行分类和归纳。
基于深度学习的文本分类技术，主要有卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力模型等。
卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，经常用于图像、视频等非结构化数据的分类任务。
在文本分类领域中，卷积神经网络可以通过卷积操作对于不同长度的文本进行特征抽取，并通过池化操作实现特征的压缩和综合。
基于卷积神经网络的文本分类模型，可以实现高精度和高效率的文本分类。
长短时记忆网络是一种常用于序列数据处理的深度学习模型，能够通过神经网络学习序列中的长时依赖关系。
在文本分类领域中，长短时记忆网络可以用于处理对于长文本的分类任务。
通过将文本数据转化为序列数据，将其输入到长短时记忆网络中，可以实现高精度的文本分类。
注意力模型是一种用于指导深度学习模型关注输入数据重要部分的方法。
在文本分类领域中，注意力机制可以通过动态地调整不同序列位置的权重，实现对于文本数据的重点关注和挖掘。
基于注意力模型的文本分类算法，在提高文本分类精度的同时，还能够实现对于文本内容的深入理解和挖掘。
基于卷积神经网络的手写文字识别技术研究
基于卷积神经网络的手写文字识别技术研究一、引言手写文字识别技术是指将手写的文字图像数字化，并通过计算机程序对其进行识别和转换成计算机可以处理的文本。
随着人工智能技术的不断发展和卷积神经网络的崛起，手写文字识别技术在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在金融、教育和政府等领域中。
本文将介绍基于卷积神经网络的手写文字识别技术的研究进展，并分析其优势和不足之处。
二、手写文字识别技术的应用领域1.金融领域：手写签名验证、支票识别、汇票识别等。
2.教育领域：学生手写笔记数字化、自动批改考卷等。
3.政府领域：身份证、驾驶证、户口本等证件的信息识别和管理。
4.其他领域：邮政编码、手写邮件识别等。
三、基于卷积神经网络的手写文字识别技术原理1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，常用于识别图像和视频等数据。
卷积神经网络由多层卷积和池化层组成，其中卷积层负责提取输入数据中的特征，而池化层将卷积层输出的特征压缩成更小的维度。
2. 手写文字识别技术原理手写文字识别技术将一张手写文字的图像输入到卷积神经网络中，经过卷积层和池化层的处理后，将提取的特征输入到全连接层中进行分类识别。
手写文字识别技术的关键在于如何对手写文字进行数字化，一般采用灰度化处理、二值化处理、噪声去除等方法来提取手写文字特征。
四、基于卷积神经网络的手写文字识别技术的应用案例1. 阿里云的手写文字识别API阿里云的手写文字识别API可以识别手写中文、英文和数字，且支持批量识别和在线调试。
其采用深度学习技术，基于卷积神经网络，可以在保持准确性的同时提高识别速度。
2. Baidu OCRBaidu OCR是百度公司推出的一款OCR识别产品，支持对身份证、驾驶证、银行卡、名片、票据、手写文字等多种类型的图片进行识别。
其采用了卷积神经网络和循环神经网络相结合的方式，可以有效提高识别准确率。
基于神经网络的文本分类及情感分析研究
基于神经网络的文本分类及情感分析研究概述：在信息爆炸时代，海量的文本信息使得对文本进行分类和情感分析展现出了巨大的研究和应用价值。
神经网络作为一种强大的机器学习方法，在文本分类和情感分析中取得了很大的成功。
本文将重点探讨基于神经网络的文本分类和情感分析的研究领域。
一、神经网络在文本分类中的应用1.1 神经网络基本原理神经网络是基于生物神经系统的思维方式和信息处理机制，模拟人脑中的神经元和突触间的连接进行信息处理和学习。
常用的神经网络模型有多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
1.2 文本分类任务文本分类是将一段文本分配到预定义的类别或标签中的任务。
它可以用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域。
神经网络通过学习文本的特征和模式，在文本分类任务中取得了显著的成果。
1.3 神经网络在文本分类中的应用神经网络在文本分类中具有许多优势，包括强大的非线性表达能力、自动提取特征和模式的能力、能够处理上下文信息等。
常见的应用包括基于词向量的文本分类、基于卷积神经网络的文本分类和基于循环神经网络的文本分类等。
二、神经网络在情感分析中的应用2.1 情感分析概述情感分析是指从文本中识别和提取情感信息的过程。
情感分析可以分为情感极性分析和情感强度分析。
其中，情感极性分析旨在判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性；情感强度分析则是评估情感的强度大小。
2.2 神经网络在情感分析中的应用神经网络在情感分析中有着广泛的应用，能够从海量数据中提取有关情感的特征和模式。
情感分析的神经网络模型可以包括卷积神经网络、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。
2.3 神经网络在情感分析中的性能评估为了评估神经网络在情感分析中的性能，常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
此外，还可以采用交叉验证和混淆矩阵等方法进行评估。
三、神经网络在文本分类与情感分析中的应用案例3.1 社交媒体情感分析社交媒体中的用户评论和推文等包含大量的情感信息。
文本分类模型综述
文本分类模型综述文本分类模型是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目标是根据文本内容将文档或句子划分到预定义的类别中。
在过去几年里，随着深度学习技术的发展，文本分类模型取得了显著的进展。
下面我将从几个方面对文本分类模型进行综述。
首先，传统的文本分类模型包括基于词袋模型的朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、决策树等。
这些模型通常使用手工设计的特征来表示文本，例如词频、TF-IDF值等，然后将这些特征输入到分类器中进行训练。
虽然这些模型在某些任务上表现良好，但它们往往无法很好地捕捉词语之间的语义关系，因此在处理复杂的自然语言任务时表现不佳。
其次，随着深度学习的兴起，基于神经网络的文本分类模型逐渐成为主流。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的架构。
CNN在文本分类中被广泛应用，通过卷积操作可以捕捉局部特征，并且可以通过多层卷积层来学习不同层次的语义信息。
而RNN则擅长捕捉文本中的顺序信息，尤其适用于处理序列文本数据。
除此之外，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等RNN的变种也被广泛用于文本分类任务中。
另外，近年来，预训练模型如BERT、GPT等的出现极大地推动了文本分类模型的发展。
这些模型在大规模语料上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，取得了极好的效果。
通过预训练模型，模型可以学习到更加丰富和抽象的语义信息，从而在文本分类任务上取得了极大的突破。
总的来说，文本分类模型在传统机器学习和深度学习的推动下取得了长足的进步，未来随着技术的不断发展，相信会有更多更有效的模型被提出，为文本分类任务带来更好的解决方案。
基于深度神经网络的文本情感分类方法研究和实现
基于深度神经网络的文本情感分类方法研究和实现概述：随着社交媒体和互联网的普及，大量的文本数据被产生和共享。
这些数据的情感分类对于舆情分析、营销策略、舆论引导等应用来说都非常重要。
深度神经网络作为一种利用机器学习和人工智能技术进行文本情感分类的方法，具有很大的潜力。
本文将探讨基于深度神经网络的文本情感分类方法的研究和实现。
一、深度神经网络简介深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种模拟人脑神经元的机器学习模型。
它的主要特点是可以通过多个隐藏层来学习和提取抽象的特征。
对于文本情感分类任务，可以使用深度神经网络来自动学习和分析文本中的情感特征。
二、文本情感分类问题文本情感分类是将文本数据分为积极、中性或消极的情感类别的任务。
传统的方法主要基于词袋模型和机器学习算法，但这些方法往往无法捕捉到文本的语义信息和上下文关系。
深度神经网络通过学习单词或词组的分布式表示，可以克服这些问题，提高情感分类的准确性。
三、深度神经网络在文本情感分类中的应用1. 词嵌入词嵌入是深度神经网络在处理文本数据中的关键步骤。
它通过将单词映射到一个低维向量空间中，使得单词的语义和上下文信息可以通过向量计算得到。
常用的词嵌入方法有Word2Vec和GloVe。
在进行文本情感分类时，可以为每个单词对应一个词向量作为输入。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度神经网络。
在文本情感分类中，可以使用RNN来捕捉上下文关系和长期的依赖关系。
通过建立一个记忆单元来传递信息，RNN可以有效地处理变长的文本输入，从而提高情感分类的性能。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）卷积神经网络是一种通过局部感受野和权值共享来提取局部特征的神经网络模型。
在文本情感分类中，可以使用CNN来提取文本中的局部特征并进行分类。
基于深度学习的大数据文本分类技术研究
基于深度学习的大数据文本分类技术研究随着互联网信息的飞速增长，传统的文本分类方法已经难以应对海量且复杂的数据。
借助于深度学习的技术，大数据文本分类技术得以快速发展。
本文将探讨基于深度学习的大数据文本分类技术的研究进展，并对未来的研究方向进行预测。
一、背景介绍文本分类是信息检索和文本分析领域中的重要问题。
在过去，文本分类技术通过数据挖掘、数据预处理、特征构建和模型构建等步骤进行实现。
但是，由于文本数据量的增长和数据的复杂性，传统的文本分类方法已经无法满足需求，需要新的技术来应对这些问题。
深度学习是目前人工智能领域最火热的技术之一，其强大的特征提取和分类能力引起了大量研究人员的关注。
基于深度学习的大数据文本分类技术具有可处理海量数据、可自适应特征提取、无需领域知识和广泛适用等优点。
因此，被认为是未来文本分类技术的发展趋势之一。
二、基于深度学习的文本分类技术2.1、卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种采用卷积层、池化层和全连接层的深度学习网络。
通过卷积层对文本进行特征提取，池化层对特征进行重要性筛选，最终通过全连接层实现分类。
CNN在文本分类领域表现出良好的性能和优异的特征提取能力。
通过卷积核的扫描操作，CNN可以捕捉文本中的重要特征，例如主题、情感和其他语言特征。
在实验中，CNN在文本分类中的分类效果不输于传统的机器学习和浅层网络方法。
2.2、循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种对序列数据进行建模的深度学习网络。
与CNN不同的是，RNN具有记忆性，能够根据上下文信息进行分类。
在文本分类中，RNN通过将上一个单词的隐藏状态作为下一个单词的输入，实现了对文本的输入和输出的序列化。
这样的模型将更好地建模时间依赖特性，使其在处理长文本和分类语义特征上更具优势，同时可以处理未知的新词汇，使其在某些任务上优于传统机器学习方法。
《基于CNN的中文评论情感分类研究》范文
《基于CNN的中文评论情感分类研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，社交媒体和在线评论平台上的用户生成内容（UGC）已成为消费者了解产品、服务以及企业的重要途径。
这些中文评论中蕴含了大量的情感信息，因此，对中文评论进行情感分类研究具有重要的实际意义。
近年来，卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果，本文旨在探讨基于CNN的中文评论情感分类研究。
二、相关文献综述在过去的研究中，情感分类主要依赖于传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
然而，这些方法在处理复杂的中文评论时，往往难以捕捉到评论中的语义信息和情感表达。
近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了重要突破，其中CNN因其优秀的特征提取能力在情感分类任务中表现优异。
三、研究问题与方法本文采用基于CNN的模型对中文评论进行情感分类研究。
首先，对中文评论进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤。
然后，构建CNN模型，通过卷积层和池化层提取评论中的有效特征。
最后，使用全连接层对提取的特征进行分类，得到评论的情感极性（如积极、消极、中立等）。
四、实验设计与实现1. 数据集：本文使用公开的中文评论数据集进行实验，包括电影、酒店、餐厅等领域的评论。
2. 模型架构：构建包含多个卷积层和池化层的CNN模型，通过调整超参数优化模型性能。
3. 训练与优化：采用交叉熵损失函数和Adam优化器对模型进行训练，通过调整学习率和批大小等参数优化模型性能。
4. 评估指标：采用准确率、召回率、F1值等指标评估模型的性能。
五、结果与讨论1. 实验结果：本文所提出的基于CNN的中文评论情感分类模型在公开数据集上取得了较高的准确率、召回率和F1值，证明了模型的有效性。
2. 结果分析：通过分析模型的输出结果，发现CNN能够有效地提取评论中的语义信息和情感表达，从而实现对中文评论的情感分类。
此外，通过调整模型超参数和优化算法，可以进一步提高模型的性能。
基于RNN的中文文本分类算法研究
基于RNN的中文文本分类算法研究随着信息时代的到来，文本数据的产生量呈现爆炸性增长，这些数据包含了极其丰富的信息。
但是，如何从这些信息中挖掘出对我们有用的知识，是文本处理领域一直追求的目标。
其中文本分类是最基本且常见的任务之一。
随着人工智能领域的发展，深度学习模型甚至已经在很多应用场景中取代了传统的机器学习算法。
而其中基于RNN的中文文本分类算法也逐渐受到了广泛的关注和应用。
一、文本分类算法的背景和发展首先，我们需要了解文本分类算法的背景和发展。
文本分类是一种将一段自然语言文本自动归类到预定义类别中的技术，其在自然语言处理、信息检索、安全监控等领域都有着广泛的应用。
在早期，人们主要使用如贝叶斯分类、支持向量机（SVM）等传统机器学习算法进行文本分类。
这些算法在一定程度上能够满足文本分类的需求，但是也存在一些问题，如泛化能力受限等。
随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的应用，文本分类算法也得到了极大的拓展和提升。
CNN主要用于文本中的短文本分类，而RNN则被广泛应用于长文本、序列文本的处理和分类。
此外，RNN还具有对词序、语义、语境等信息的有力表达和处理能力。
二、RNN在文本分类中的应用RNN是一种循环神经网络，它能够对时序数据进行建模并精确预测未来的值（或者分配新的标签），这为算法在文本分类中的应用提供了基础。
RNN能够通过一种逐个时间步的方式来处理序列输入数据，将每个时间步的输出向后传递给下一个时间步作为输入。
这样的处理方式使得RNN能够捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系和上下文信息。
因此，我们可以将RNN应用于文本分类领域中，通过训练RNN模型来更好地表达文本语义信息。
在基于RNN的文本分类中，每个单词将被映射为一个向量，这些向量随后将被输入到RNN网络中。
对于每个输入，RNN生成一个输出向量，能够在很大程度上表达文本的语义信息。
最后，RNN将为输入文本生成一个标签，来对文本进行分类。
基于CNN的情感分析(文本二分类)
基于CNN的情感分析（文本二分类）在自然语言处理领域中，情感分析是一项重要的任务。
情感分析的目标是根据给定的文本判断出其中的情感倾向，通常划分为正面情感和负面情感两类。
为了解决情感分析问题，深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）被广泛应用。
本文将探讨如何基于CNN进行情感分析。
CNN是一种经典的深度学习模型，多用于图像处理任务，但也可以用于文本分类等自然语言处理任务。
CNN的主要优势是可以从输入数据中学习到局部特征，并进行特征组合和抽象，从而得到表示丰富的特征表达，有助于提高分类任务的准确性。
在情感分析任务中，我们需要对文本数据进行预处理，包括去除停止词、分词、将单词映射为向量等。
其中，将单词映射为向量是非常关键的一步。
常用的方法是使用词嵌入技术（如Word2Vec）将单词表示为稠密向量，从而能够保留单词的语义信息。
接下来，我们将介绍如何构建基于CNN的情感分析模型。
首先，我们需要定义一个卷积神经网络的结构。
该结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。
在卷积层中，我们通过使用不同大小的滤波器来提取不同尺寸的特征。
这些特征通过滑动窗口来进行卷积操作，并通过激活函数（如ReLU）进行非线性转换。
这样可以得到一系列的特征图，其中每个特征图对应一个特定的特征。
接下来，在池化层中，我们使用最大池化或平均池化的方式对特征图进行降维。
这样可以保留主要特征并减少模型的参数数量。
最后，在全连接层中，我们将池化得到的特征进行扁平化，并通过一个或多个全连接层进行分类。
最后一层的激活函数通常使用softmax，以获得概率分布。
在训练过程中，我们需要定义损失函数和优化算法。
对于情感分析任务，常用的损失函数是交叉熵损失函数。
优化算法可以选择随机梯度下降（SGD）或Adam等算法。
在模型训练完成后，我们可以使用该模型对新的文本数据进行情感分析预测。
对于二分类任务，我们选择概率最大的类别作为预测结果。
总结起来，基于CNN的情感分析模型可以通过学习文本数据中的局部特征来进行情感判断。
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述作者：李彦冬郝宗波雷航来源：《计算机应用》2016年第09期摘要：近年来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域取得了一系列突破性的研究成果，其强大的特征学习与分类能力引起了广泛的关注，具有重要的分析与研究价值。
首先回顾了卷积神经网络的发展历史，介绍了卷积神经网络的基本结构和运行原理，重点针对网络过拟合、网络结构、迁移学习、原理分析四个方面对卷积神经网络在近期的研究进行了归纳与分析，总结并讨论了基于卷积神经网络的相关应用领域取得的最新研究成果，最后指出了卷积神经网络目前存在的不足以及未来的发展方向。
关键词：卷积神经网络；深度学习；特征表达；神经网络；迁移学习中图分类号：TP181文献标志码：AAbstract：In recent years， Convolutional Neural Network （CNN） has made a series of breakthrough research results in the fields of image classification， object detection， semantic segmentation and so on. The powerful ability of CNN for feature learning and classification attracts wide attention， it is of great value to review the works in this research field. A brief history and basic framework of CNN were introduced. Recent researches on CNN were thoroughly summarized and analyzed in four aspects： overfitting problem， network structure， transfer learning and theoretic analysis. Stateoftheart CNN based methods for various applications were concluded and discussed. At last，some shortcomings of the current research on CNN were pointed out and some new insights for the future research of CNN were presented.英文关键词Key words：Convolutional Neural Network （CNN）； deep learning； feature representation； neural network； transfer learning0引言图像特征的提取与分类一直是计算机视觉领域的一个基础而重要的研究方向。
基于卷积神经网络的短文本分类算法研究
基于卷积神经网络的短文本分类算法研究随着社交媒体和短信等短文本应用的普及，短文本分类算法成为自然语言处理领域研究的重要方向之一。
而卷积神经网络(CNN)算法在图像处理中已经取得了显著的效果，因此越来越多的学者开始将其运用到文本处理中，包括短文本分类。
本文将主要从卷积神经网络在短文本分类中的应用入手，阐述卷积神经网络在该领域的突出表现，并讨论其存在的问题以及未来的发展趋势。
一、基于卷积神经网络的短文本分类算法概述卷积神经网络，简称CNN，是深度学习领域中的一种网络结构，其主要用于图像处理的分类、分割、检测等任务。
CNN具有局部连接、权值共享和卷积等特点，可以有效处理高维数据，并降低参数量。
而在短文本分类中，CNN相较于其他算法具有以下优势：1. 特征提取能力强：短文本中的信息量较少，算法需要能够提取特征来进行分类。
而CNN具有对局部信息的高效提取能力，可以对短文本进行深层次特征的抽象和合成。
2. 对文本长度适应性强：短文本的长度一般都比较短，CNN具有可以接受不等长输入的能力，同时采用卷积和池化等操作，可以在不同层次上捕获文本的不同粒度的信息。
3. 鲁棒性强：短文本分类中存在一定的不确定性，而CNN模型具有较强的鲁棒性，即对于一些嘈杂的或者缺失的数据，也可以取得较好的效果。
基于上述优势，越来越多的学者开始将CNN运用到短文本分类中。
而基于CNN的短文本分类算法，其基本框架是：将文本转化为数值型向量后，使用一个或多个卷积层和池化层来提取文本特征，然后通过全连接层对分类进行预测。
二、基于卷积神经网络的短文本分类算法实现为了更加清晰地提出基于CNN的短文本分类算法，我们以一篇新闻分类为例进行说明：1. 数据预处理：将原始文本数据转化为数值型向量，常用的有word2vec、GloVe和fastText等预训练词向量。
2. 模型搭建：对于一篇文章，将其转化为一个矩阵，其中每一行代表一个词向量，每一列代表一次采样。
基于卷积神经网络的文本情感识别算法研究与实现
基于卷积神经网络的文本情感识别算法研究与实现摘要：随着互联网的快速发展，大量的文本数据不断产生。
文本情感识别作为自然语言处理中的一个重要任务，对于舆情分析、产品评价、客户服务等领域具有重要的应用价值。
本文提出了一种基于卷积神经网络的文本情感识别算法，该算法通过对文本进行词向量表示，利用卷积神经网络自动提取文本的特征，并进行情感分类。
实验结果表明，该算法在文本情感识别任务上具有较高的准确率和召回率，能够有效地识别文本的情感倾向。
关键词：卷积神经网络；文本情感识别；自然语言处理一、引言在当今信息时代，互联网上产生了大量的文本数据，如新闻评论、社交媒体帖子、产品评价等。
这些文本数据中蕴含着丰富的情感信息，对于企业了解用户需求、政府掌握舆情动态等具有重要的意义。
文本情感识别作为自然语言处理中的一个重要任务，旨在自动识别文本中的情感倾向，如积极、消极或中性。
传统的文本情感识别方法主要基于人工设计的特征和机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
这些方法需要大量的人工特征工程，且在处理大规模文本数据时效率较低。
近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的进展，其中卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。
本文将卷积神经网络应用于文本情感识别任务，提出了一种基于卷积神经网络的文本情感识别算法。
二、相关工作（一）传统文本情感识别方法传统的文本情感识别方法主要基于人工设计的特征和机器学习算法。
这些方法通常需要进行大量的特征工程，如词袋模型（Bag of Words）、词性标注、命名实体识别等。
然后，使用机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
这些方法在处理小规模文本数据时具有一定的效果，但在处理大规模文本数据时效率较低，且需要大量的人工干预。
（二）深度学习在文本情感识别中的应用近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的进展。
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述周飞燕;金林鹏;董军【期刊名称】《计算机学报》【年(卷),期】2017(040)006【摘要】作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛化能力.它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题.且随着训练数据集数量的显著增长以及芯片处理能力的剧增,它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然,因此也促进了人工智能的发展.深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法,深层神经网络是目前的主要形式,其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织,而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构.卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度,减少训练参数的数目,使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性,并具有强鲁棒性和容错能力,且也易于训练和优化.基于这些优越的特性,它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络.该文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时,还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响.最后,给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题.%As a new and rapidly growing field for more than ten years,deep learning has gained more and more attention from different pared with shallow architectures,it has great advantages in both feature extracting and model fitting.And it is very good at discovering increasingly abstract feature representations whose generalization ability is strong from the raw input data.It also has successfully solved some problems which were considered difficult to solve in artificial intelligence in the past.Furthermore,with the outstandingly increased size of data used for training and the drastic increases in chip processing capabilities,it has resulted in significant progress and been used in a broad area of applications such as object detection,computer vision,natural language processing,speech recognition and semantic parsing and so on,thus also promoting the advancement of artificial intelligence.Deep learning which consists of multiple levels of non-linear transformations is a hierarchical machine learning method.And deep neural network is the main form of the present deep learning method in which the connectivity pattern between its neurons is inspired by the organization of the animal visual cortex.Convolutional neural network that has been widely used is a classic kind of deep neural network.There are several characteristics such as local connections,shared weights,pooling etc.These features can reduce the complexity of the network and the number of training parameters,and they also can make the model creatingsome degree of invariance to shift,distortion and scale and having strong robustness and fault tolerance.So it is easy to train and optimize its network structure.Based on these predominant characteristics,it has been shown to outperform the standard fully connected neural networks in a variety of signal and information processing tasks.In this paper,first of all,the historical development of convolutional neural network is summarized.After that,the structures of a neuron model and multilayer perception are ter on,a detailed analysis of the convolutional neural network architecture which is comprised of a number of convolutional layers and pooling layers followed by fully connected layers is given.Different kinds of layers in convolutional neural network architecture play different roles.Then,a few improved algorithms such as Network in Network and spatial transformer networks of convolutional neural network are described.Meanwhile,the supervised learning and unsupervised learning method of convolutional neural network and some widely used open source tools are introduced,respectively.In addition,the application of convolutional neural network on image classification,face recognition,audio retrieve,electrocardiogram classification,object detection,and so on is analyzed.Integrating of convolutional neural network and recurrent neural network to train inputted data could be an alternative machine learning approach.Finally,different convolution neural network structures with different parameters and different depths are tested.Through a series of experiments,the relations between these parameters in these models and the influence of different parametersettings are preliminary grasped.Some advantages and remained issues of convolutional neural network and its applications are concluded.【总页数】23页(P1229-1251)【作者】周飞燕;金林鹏;董军【作者单位】中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所江苏苏州 215123;中国科学院大学北京 100049;中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所江苏苏州215123;中国科学院大学北京 100049;中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所江苏苏州 215123【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.卷积神经网络研究综述 [J], 李炳臻;刘克;顾佼佼;姜文志2.基于卷积神经网络的脑年龄预测模型研究综述 [J], 林岚;金悦;吴水才3.基于卷积神经网络的植物病虫害识别研究综述 [J], 骆润玫;王卫星4.脑群体图中图卷积神经网络应用研究综述 [J], 张格;林岚;吴水才5.基于卷积神经网络的三维目标检测研究综述 [J], 王亚东;田永林;李国强;王坤峰;李大字因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于神经网络的中文文本分类算法研究
基于神经网络的中文文本分类算法研究一、引言随着互联网和智能设备的普及，海量的文本数据成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
对于信息化时代的发展而言，如何对这些文本进行有效分类，成为了一种关键的技术手段。
由于中文文本具有自身独特的特点，因此为中文文本分类提供新的算法和技术方法，也就成为了当前研究的热点之一。
二、中文文本分类的研究现状中文文本分类的研究起步较晚，但近年来在研究方法和技术手段上有了新的突破。
在传统的中文文本分类方法中，主要采用向量空间模型（VSM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）及支持向量机（SVM）等，这些方法对于中文文本的分类都具有一定的准确性和稳定性。
但随着深度学习和神经网络技术的发展，这些传统方法逐渐被淘汰。
三、基于神经网络的中文文本分类算法研究在神经网络模型的研究中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是具有不同的特点和优势的两种常见模型。
他们分别可以对不同类型的中文文本进行不同的分类。
1. 基于卷积神经网络进行中文文本分类卷积神经网络主要用于图像处理和语音识别等领域，对于中文文本的分类处理也有着较好的效果。
卷积神经网络采用滑动窗口的方式，对文本进行卷积和池化操作。
具体的操作是：通过卷积运算提取文本中的重要特征，通过池化操作将特征缩小到较小的比例，再通过全连接层将特征转换成对应的分类结果。
卷积神经网络在处理文本分类的时候能够提取出文本的上下文信息，这也就意味着，卷积神经网络在处理长文本时的效果并不理想。
2. 基于循环神经网络进行中文文本分类循环神经网络主要用于自然语言处理领域，它能够处理文本序列中的长期依赖关系，对于特别长的文本具有更好的处理效果。
在循环神经网络中，有一种结构称为LSTM（Long Short-Term Memory），它能够对文本中的长期信息进行保留和记忆。
具体的操作是：LSTM单元通过门控机制来控制信息的传输和保留，所以在处理长文本时具有更好的效果。
卷积神经网络综述
卷积神经网络综述作者：马世拓班一杰戴陈至力来源：《现代信息科技》2021年第02期摘要：近年来随着深度学习的发展，图像识别与分类问题取得了飞速进展。
而在深度学习的研究领域中，卷积神经网络被广泛应用于图像识别。
文章对前人在卷积神经网络领域的研究成果进行了梳理与总结。
首先介绍了深度学习的发展背景，然后介绍了一些常见卷积网络的模型，并对其中的微网络结构进行简述，最后对卷积神经网络的发展趋势与特点进行分析与总结。
在未来的研究中，卷积神经网络仍将作为深度学习的一种重要模型得到进一步发展。
关键词：深度学习;卷积神经网络;微网络中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）02-0011-05Abstract：In recent years，with the development of deep learning，image recognition and classification problems have made rapid progress. In the field of deep learning，convolutional neural network is widely used in image recognition. In this paper，the previous research results in the fieldof convolutional neural network are combed and summarized. Firstly，it will introduce the development background of deep learning，and then introduce some common convolutional network models，and briefly describes the micro network structure. Finally，it will analyze and summarize the development trend and characteristics of convolutional neural network. In the future research，convolutional neural network will be further developed as an important model of deep learning.Keywords：deep learning;convolutional neural network;micro network0 引言近年来深度学习研究大热，而卷积神经网络作为其中一种重要模型，梳理其发展脉络对于其研究和发展具有重大意义。
图卷积神经网络文本分类
图卷积神经网络文本分类最近，一个新的研究方向受到了人们的广泛关注，被称为图神经网络或者图嵌入。
图神经网络在处理具有丰富关系结构的任务是有效的，并且能够在图嵌入中保持图的全局结构信息。
本文提出一个新的基于图神经网络的文本分类方法。
作者对整个语料库构造一个大型图，其中词和文档作为节点。
本文用图神经网路对图进行建模，简单且有效的图神经网络能够捕捉高阶邻居信息。
两个词节点之间的边依据词共现信息构建，文档节点和词节点之间的边由词频率和词的文档频率构建。
本文将文本分类问题转换为节点分类问题。
该方法仅用较小比例的带标签的文档就能获得强大的分类性能，同时，能够学习可解释的词和文档节点嵌入。
代码已开源，贡献如下：提出一个新颖的基于图神经网络的方法用于文本分类。
据我们所知，这是首次将整个语料库建模为异构图，并结合图神经网络学习词和文档嵌入。
在几个标准数据集上的实验结果表明，我们的方法优于经典的文本分类方法，无需使用预先训练的词嵌入或者外部知识。
我们的方法也能够自动地学习预测词和文档的嵌入。
Related work传统的文本分类方法传统的文本分类研究主要集中在特征工程和分类算法上。
对于特征工程，通常用的最多的特征工程师词袋特征。
此外，还设计了一些更为复杂的特征，例如n-grams、本体中的实体。
在现有的研究方法中也有将文本转换成图的，并在图和子图上进行特征工程。
和这些方法不同的是，我们的方法能够自动地学习文本表示作为节点嵌入。
基于深度学习的文本分类方法基于深度学习的文本分类研究可以分为两类。
一类集中于基于词嵌入的模型。
一些最近的研究表明深度学习在文本分类上的成功很大程度依赖于词嵌入的有效性。
一些作者将词嵌入聚合起来作为文档嵌入，然后将这些文档嵌入喂到分类器中。
还有一些是联合学习词/文档嵌入和文档标签嵌入。
我们的工作是将这些方法连接起来，主要的不同之处就是，这些方法是在学习词嵌入后构建文本表示，而我们是同时学习词和文档嵌入来进行文本分类。
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第34卷第3期2019年5月内蒙古民族大学学报（自然科学版）Journal of Inner Mongolia University for NationalitiesVol.34No.3May2019基于卷积神经网络的文本分类研究综述裴志利1，阿茹娜2，姜明洋2，卢奕南3（1.内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古通辽028043；2.内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000；3.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012）［摘要］随着互联网及其相关技术的高速发展，网络数据呈现出井喷式的增长，其中主要以文本的形式大量存在，数据在这种增长趋势下，文本分类已经成为越来越重要的研究课题.如今，采用深度学习技术对文本进行表示受到研究者的极大关注.如采用卷积神经网络对文档进行表示和分类等自然语言处理.本文主要对基于卷积神经网络的文本分类方法进行了研究，介绍了几个具有代表性的卷积神经网络模型结构.最后提出了对基于该方法文本分类的展望.［关键词］卷积神经网络；文本分类；深度学习［中图分类号］TP393［文献标识码］A［文章编号］1671-0815（2019）03-0206-05Survey of Text Classification Research Based onConvolutional Neural NetworksPEI Zhi-li1，Aruna2，JIANG Ming-yang2，LU Yi-nan3（1.College of Computer Science and Technology，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028043，China;2.College of Mathematics，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028000，China;3.College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun130012，China）Abstract：With the rapid development of the Internet and related technologies，network data has shown a spurt growthtrend，which mainly exists in the form of text.Under this growth trend，text classification has become an increasinglyimportant research topic.The use of deep learning technology to express the text has received great attention.For example，natural language processing such as convolutional neural network is used to represent and classify documents.The textclassification method based on convolutional neural network is investigated.Several representative convolutional neuralnetwork model structures are introduced.Finally，the prospect of text classification based on this method is proposed.Key wrrds：Convolutional neural network;Text classification;Deep learning0引言随着网络媒体的出现，用户生成的内容以飞快的速度填充数据资源，这些数据的自动处理引起了研究者的巨大关注.文本分类是自然语言处理领域的重要任务，包括情感分析、对话分析、文献综述、机器翻译等［1］.文本分类具有多种方法，传统的机器学习分类算法有支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）［2］、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian Classifier，NBC）［3］、决策树算法（Decision Tree，DT）［4］、K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）［5］等，采用传统算法文本分类时需要人工进行特征提取，耗费时间和精基金项目：国家自然科学基金项目（61672301）；内蒙古自治区“草原英才”工程产业创新人才团队（2017）；内蒙古自治区科技创新引导奖励资金项目（2016）；内蒙古民族大学特色交叉学科群建设项目（MDXK004）；2019年度内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”（NJYT-19-B18）作者简介：裴志利，内蒙古民族大学计算机科学与技术学院教授，博士.DOI：10.14045/ki.15-1220.2019.03.005第3期裴志利等：基于卷积神经网络的文本分类研究综述力，此外文本数据具有高维度、稀疏的特点.为了解决这些问题，2006年Hinton 提出深度学习（Deep learning ）的概念［6］.其中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是典型的深度学习技术，已在语音识别和图像识别等领域中成功应用且取得了很好的成果，使得很多国内外学者尝试利用CNN 对文本进行特征提取，去掉繁杂的人工特征工程［7］.该方法不仅分类效果优于传统算法且使用方便，也是十分值得关注的一套框架.在CNN 应用拓展方面，如何合理充分利用该方法增强传统学习算法的性能仍是文本分类领域的研究重点［8］.本文主要介绍了以下内容：卷积神经网络用于句子分类方法、动态卷积神经网络文本分类方法、基于卷积神经网络句子匹配模型、基于循环和卷积神经网络的文本分类研究方法等.1深度学习深度学习中的“深度”是相较于浅层机器学习方法而言的，是当前机器学习领域的研究热点.它的概念起源于人工神经网络，人工神经网络也算是基于深度学习方法的统一称呼，人工神经网络起始于上世纪40年代，主要是通过尝试模拟人脑视觉机理来解决各种机器学习问题［9］.Hinton 提出的深度学习网络模型为基于非监督贪心逐层训练方法的深度置信网络，这种模型的训练方式解决了深度学习的优化问题［10］.此外，Lecun 等人于1998年提出的CNN 是第一个真正意义上的多层结构学习算法［11］.2卷积神经网络文本分类模型2.1CNN 概述在机器学习领域，CNN 是一种深度前馈神经网络，在分类和图像识别等领域已有显著成效，而且还成功应用于机器人和自动驾驶汽车的视觉模块，使其能够成功的识别人脸，物体和交通标志.CNN 是由多层感知机(MLP)变化而来的，基于生物学家休博尔和维瑟尔在早期对猫视觉皮层的研究，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，我们称之为感受野，以这种方式平铺覆盖到整个视野区域［12］.CNN 作为目前最常用的深度模型之一，最初只适合做简单图片的识别，到现今已能够处理大规模数据，表明了CNN 所具有的潜力.2.2文本分类过程文本分类是指对给出的文本集按照一定的分类体系或标准进行分类和标记.文本分类过程主要包括文本预处理、文本表示、特征提取和数据分类［13］.具体文本分类流程图如下：2.3CNN 文本分类经典结构CNN 基本结构主要包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层［14］.（1）输入层：文本是以字或词为单位的向量集合，采用词向量作为输入层数据.为了将文本转化为可计算的数据类型，常用的词向量方法有word2vec、one-hot 或glove 等.向量表示层的主要任务就是将文本转化为向量矩阵，为卷积层提供完整数据.（2）卷积层：卷积层是整个CNN 的核心部分，主要的作用是提取文档矩阵的特征，通过设置卷积核的尺寸，可提取多种层次的特征，相比于全连接层，卷积层主要训练的是卷积核的各个参数.通过卷积运算可以使原信号特征增强，并且降低噪音［15］.图1文本分类流程图Fig.1Flow chart of text classification207内蒙古民族大学学报2019年（3）池化层：池化层也称之为子采样层（pooling layer），主要的作用在于压缩由卷积层得到的矩阵尺寸，为下一层的全连接层减少训练参数，因此子采样层不仅可以有效的加速模型的训练，而且还在防止过饱和现象上有很大的作用.池化操作的原理较为简单，如果取某个矩阵块的最大值或平均值作为池化过程的输出值，则该过程被称之为最大池化（Max pooling）或平均池化层.实际上池化层也可以看作是一种特殊的卷积操作.（4）全连接：在许多分类任务中，网络经过卷积层和子采样层之后是一个或多个全连接层.全连接层与前一层所有神经元相连，以获取文本的局部信息，学习得到文本中具有类别区分的特征.最后一个全连接层与分类层相连，即输出层［16］.（5）输出层：经过卷积层和池化层的操作后，已经提取了更高层次的特征，利用全连接的神经网络即可完成分类输出.输出层主要承接全连接层的输出，进一步用于分类，将输出层的值进行归一，并得到各个类别的概率分布［17］.3几种CNN文本分类方法3.1CNN用于句子分类文献［18］提出了一种利用CNN完成句子分类的方法，采用的CNN结构比较简单.第一层均由一行行词向量矩阵组成，其次是卷积层，接着是Max-pooling最后一层是全连接的Softmax层，输出概率分布.通常一个卷积核只能提取一个特征，文献［18］中的模型是用多个卷积核（不同的大小）来获取多个特征.即使用长度不同的卷积核对文本矩阵进行卷积，然后使用Max pooling对每一个卷积核提取的向量进行操作，最后每一个卷积核对应一个数字，把这些卷积核连接起来，即得到了一个表示该句子的词向量，其输出是标签上的概率分布.该方法的最终目的是捕获最重要的特征，即一个具有最高价值的特征.作者通过该模型改善了情绪分析和问题分析等任务.该模型作为一个非常经典的模型，被很多其他CNN文本分类领域的论文作为实验参照.具体结构如图2所示.waitforthevideoanddotrentitFully connected layerwith dropout andsoftmax output n×k representation of sentencewith static of non-static channelsConvolutional layer with multiplefilter widths and feature mapsMax-over-time pooling图2例句中两个通道的模型体系结构Fig.2Model architecture with two channels for an example sentence3.2一种动态CNN文本分类模型文献［19］提出了一种动态卷积神经网络模型（Dynamic Convolutional Neural Network，DCNN），模型使用动态K-Max pooling，这是一种针对线性序列的全局池化操作.相比于文献［18］中的结构，文献［19］中的CNN结构更加复杂，模型中的卷积层使用了宽卷积，得到的特征图宽度比传统卷积的宽.卷积时用相同的汉语语言题型的卷积窗口在句子的每个位置进行卷积操作，这样可以根据位置独立地提取特征.池208209第3期裴志利等：基于卷积神经网络的文本分类研究综述化层使用了K-max pooling和动态K-Max pooling，K-Max pooling可以提取句子中活跃的特征（不止一个）同时保留它们的相对顺序.动态K-Max pooling是从不同长度的句子中提取出相应数量的语义特征信息，达到后续卷积层的统一性.该模型在小规模二元、多类情感预测、六项问题分类、双向情感检测四项实验中测试了DCNN，通过上述四项实验验证了高性能情感分类无需外部解析或提供其他资源的功能.具体结构如图3所示.K-max poolingFoldingWide convolution(m=2)Dynamic K-MaxWide convolution(m=2)Projected sentenceThe cat sat on the red mat图3动态k-max pooling操作的动态卷积神经网络结构Fig.3Dynamic convolution neural network structure for dynamic k-max pooling operation3.3一种基于CNN句子匹配模型文献［20］提出了适应于两个句子匹配的CNN模型，该模型将卷积与自然语言相结合.在文献［19］所采用的模型结构中，第一个卷积层后采用了简单的Max-Pooling方法，后面的池化层都是一种动态池化方法.模型不仅可以很好地表示句子的层次结构及其分层的位置，还可以通过它们的层次进行组合和池化，进而捕捉不同层次的匹配验证信息.该模型不需要自然语言的先验知识，因此可以应用于匹配不同性质和匹配不同语言的任务，实验研究表明了该模型的有效性及其相对于传统模型的优越性.3.4基于循环和CNN的文本分类研究文献［21］提出了结合循环网络和CNN的文本分类模型.该模型中使用词向量作为输入，用循环网络对文档进行表示，然后采用CNN对文档进行有效的特征提取，最后采用softmax回归进行分类.循环网络能够提取到词与词之间的关系，而CNN能够很好的提取出有用的特征.该模型在情感分类的电影评论数据集、包含主客观句子的情感分析数据集、二分类的情感分析数据集、问题分类任务数据集等六个文本分类任务中进行实验测试.作者通过上述实验证明了该模型能够很好的完成文本分类任务，且在分类任务上能够得到较好的性能.4未来展望通过上述研究方法，对基于CNN文本分类领域的展望如下：（1）CNN文本分类方面仍有大量工作需要研究，目前的关注点还是从机器学习领域借鉴一些可以在CNN使用的方法，特别是降维和词向量表示等.（2）尽管卷积神经网络在很多任务中有不错的表现，但还需要注意固定卷积核大小，如何最快的得到超参调节等繁琐的问题.210内蒙古民族大学学报2019年（3）目前应用于文本分类的算法有传统算法和其他深度学习的算法，以后研究学者会更加关注CNN 与这些算法的融合应用.5结束语本文首先给出了在解决文本分类任务中存在的问题，介绍了卷积神经网络的概念及其卷积神经网络文本分类的一般过程，说明了该网络在文本分类中的重要性；其次介绍了几种典型的用于文本分类的模型；最后给出了对基于CNN文本分类的展望.希望本文使读者对该领域有一个比较直观、清晰的认识，为以后的研究工作起到指引作用.参考文献［1］Yan Danfeng，Ke Nan，Gu Chao，et al.Multi-label text classification model based on semantic 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