是一种将卷积神经网络(CNN)应用于文本分类任务中的方法。tfidf是一种常用的文本特征表示方法,它可以衡量一个词在文本中的重要程度。
在使用CNN进行文本分类时,通常需要将文本转换为数值表示。tfidf可以将文本转换为稀疏向量,其中每个维度表示一个词的重要程度。然后,这些tfidf向量可以作为CNN模型的输入。
CNN是一种深度学习模型,主要用于图像处理任务,但也可以应用于文本分类。它通过使用卷积层和池化层来提取文本中的局部特征,并通过全连接层进行分类。CNN在处理文本时可以捕捉到词语之间的局部关系和语义特征,从而提高文本分类的准确性。
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