文本分类——Embedding、CNN、RNN练手

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说明本文是方法记录，不是完整的项目过程（在我Jupyter上，数据前期预处理部分懒得搬了），也没有调参追求准确度（家里电脑跑不动）。参考任务来源于Kaggle，地址：电影评论情感分类本文参考了不同的资料来源，包括斯坦福CS224N的课程资料，网上博客，Keras官方文档等任务核心部分 1.单词表示 1.1 理论部分对大部分（或者所有）NLP任务，第一步都应该是如何将单词表示成符合模型所需要的输入。最直接的思路就是将单词（符号）变为词向量。词向量的表示方法： one-hot 编码：想法直接，但过于稀疏，且词与词之间正交，无法衡量词之间的相似度基于矩阵分解的方法：比如不同词窗的矩阵，

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