Недавно я работал над проблемой, которая имела непосредственное отношение к автоматическому извлечению функций в тексте, и я решил попробовать использовать для этого глубокое обучение.
Я читал, что извлечение функций исключительное использование сверточных нейронных сетей, так как они разделяют веса между слоями, а взаимодействие данных является глобальным, поскольку вы go глубже.
Мне было интересно, как бы я структурировал сеть, если бы я хотел передавать последовательные (текстовые) данные, и получить функции (фразы в тексте) в качестве моего вывода. Это возможно? Если да, то какими должны быть мои метка (метки) цели и функция потерь?
Я размышлял о построении классификатора настроений и извлечении предфинальных слоев (которые обычно были бы элементами в изображениях). Я надеюсь, что извлеченные функции будут текстовыми фразами для ввода текста, при условии, что у меня есть встроенный поиск для сопоставления их (например, пользовательский word2id).
Это правильный подход?
Точная задача, над которой я работаю, - АБСА (Аспектный анализ настроений).
Любая помощь приветствуется заранее!