ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ

Convolutional neural networks are a powerful tool of machine learning, which is aimed at efficient recognition and classification of images. The success of using convolutional neural networks for images has given rise to many attempts to use this tool in other problems. In this paper, we study the basic methods of using convolutional neural networks for the task of classifying texts. Experiments were performed on large-scale text data, which showed that convolutional neural networks for a word classification problem can achieve a quality similar to or better than traditional methods.

Сверточные нейронные сети - мощный инструмент машинного обучения, который нацелен на эффективное распознавание и классификацию изображений. Успех применения сверточных нейронных сетей для изображений породил множество попыток использования этого инструмента в других заданиях. В данной работе исследованы основные методы использования сверточных нейронных сетей для задачи классификации текстов. Выполненные эксперименты на текстовых данных большого объема, показали, что сверточные нейронные сети для задачи классификации текстов позволяют достичь качества, аналогично или лучше по сравнению с традиционными методами.