CNN이 몇 개의 수업을 통해 짧은 텍스트를 분류 할 수 있습니까?

Question

CNN (conv-neural-network)이 ImageNet의 이미지를 10 만 개 이상으로 분류 할 수 있음을 알고 있습니다.

CNN은 10-20 개의 텍스트 클래스를 this paper로만 분류 할 수 있다고합니다.

CNN이 몇 개의 클래스로 짧은 텍스트를 분류 할 수 있습니까? 수업 수의 상한선은 무엇입니까?

Answer 1

등급 분류가 좋은 정밀/리콜로 분류 할 수있는 범주의 수에 의해 결정 (이에 국한되지 않음)되어 각 카테고리가 얼마나 독특한

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• 몇 가지 기능을 콘텐츠에서 파생시킬 수 있습니다 (짧은 텍스트는 이미지보다 훨씬 적은 정보를 전달함). 텍스트로 CNN을 사용하기 때문에 필자는이 기능이 단순히 문자 또는 단어라고 가정합니다.
• 이러한 기능을 사용하여 카테고리를 구분하는 방법은 무엇입니까?
• 몇 개의 고품질 라벨 사례가 있습니까? (우리는 짧은 텍스트를위한 공개 된 큰 다중 카테고리 데이터 세트를 가지고 있지 않습니다.)

위의 질문에 대한 답을 모르는 상태에서 번호를 부여하는 것은 어렵습니다.