观点 | 用于文本的最牛神经网络架构是什么？

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选自GitHub 作者：Nadbor Drozd 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用于文本的最牛神经网络架构是什么？数据科学家 Nadbor 在多个文本分类数据集上对大量神经网络架构和 SVM + NB 进行了测试，并展示了测试结果。 去年，我写了一篇关于使用词嵌入如 word2vec 或 GloVe 进行文本分类的文章（http://nadbordrozd.github.io/blog/2016/05/20/text-classification-with-word2vec/）。在我的基准测试中，嵌入的使用比较粗糙，平均文档中所有单词的词向量，然后将结果放进随机森林。不幸的是，最后得出的分类器除了一些特殊情况（极少的训练样本，大量的未标注数据），基本都不如优秀的 SVM，尽管它比较老。 当然有比平均词向量更好的使用词嵌入的方式，上个月我终于着手去做这件事。我对 arXiv ………………………………