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斯坦福NLP课程 - 第11讲 - NLP中的卷积神经网络.doc

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斯坦福 NLP 课程 | 第 11 讲 - NLP 中的卷积神经网络

NLP 课程第 11 讲介绍了卷积神经网络 (CNN)及模型细节，并讲解 CNN 和深度 CNN

在文本分类中的使用，最后介绍了 Q-RNN 模型。

笔者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI

教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36

本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/248

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ShowMeAI 为斯坦福 CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with

Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了 GIF 动图！

本讲内容的深度总结教程可以在这里查看。视频和课件等资料的获取方式见文末。

引言

授课计划

Announcements

Intro to CNNs / 卷积神经网络介绍

Simple CNN for Sentence Classification: Yoon (2014) / 应用 CNN 做文本分类

CNN potpourri / CNN 细节

Deep CNN for Sentence Classification: Conneauet al. (2017) / 深度 CNN 用于文本分类

Quasi-recurrent Neural Networks / Q-RNN 模型

欢迎来到课程的下半部分！

现在，我们正在为你准备成为 DL+NLP 研究人员/实践者

课程不会总是有所有的细节

这取决于你在网上搜索/阅读来了解更多

这是一个活跃的研究领域，有时候没有明确的答案

Staff 很乐意与你讨论，但你需要自己思考

作业的设计是为了应付项目的真正困难

每个任务都故意比上一个任务有更少的帮助材料

在项目中，没有提供 autograder 或合理性检查

DL 调试很困难，但是你需要学习如何进行调试！

书籍推荐

《Natural Language Processing with PyTorch: Build Intelligent Language Applications Using

Deep Learning》

Delip Rao & Goku Mohandas

1.卷积神经网络介绍

(卷积神经网络相关内容也可以参考 ShowMeAI 的对吴恩达老师课程的总结文章深度学

习教程 | 卷积神经网络解读

1.1 从 RNN 到 CNN

循环神经网络不能捕获没有前缀上下文的短语

经常在最终向量中捕获的信息太多来自于最后的一些词汇内容

例如：softmax 通常只在最后一步计算

CNN / Convnet 的主要思路：

如果我们为每一个特定长度的词子序列计算向量呢？

例如：tentative deal reached to keep government open

计算的向量为

tentative deal reached, deal reached to, reached to keep, to keep government, keep government

open

不管短语是否合乎语法

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