Моделі глибокого навчання для вирішення задачі класифікації текстової інформації

Abstract

Моделі, засновані на глибокому навчанні, перевершили класичні підходи на основі машинного навчання в різних завданнях класифікації текстів, включаючи аналіз настроїв, категоризацію новин, відповіді на запитання та умовивід природної мови. У цій статті проводиться огляд найбільш поширених моделей класифікації текстів на основі глибокого навчання, розроблених за останні роки, та обговорюємо їхній технічний внесок, схожість та сильні сторони.

Deep learning based models have surpassed classical machine learning based approaches in various text classification tasks, including sentiment analysis, news categorization, question answering, and natural language inference. In this paper, we provide a comprehensive review of most widespread deep learning based models for text classification developed in recent years, and discuss their technical contributions, similarities, and strengths.