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基于深度学习的短文本分类 读者对象:本书适用于自然语言处理研究者
本书以短文本分类研究的背景和意义为出发点,深入分析了短文本与长文本处理存在的差异和挑战。随后,对不同深度学习模型在短文本分类中的具体应用进行了深入分析,并详细讨论了词嵌入技术的起源、发展和主要特点。同时,对比了词嵌入技术与传统的词表示模型的区别,并介绍了常用的词向量表示方法以及一些先进的词嵌入模型。此外,本书还深入探讨了表示学习在短文本分类中的应用。
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