deeplearning4j - 如何配置将句子映射到标签的卷积网络？

Question

我想训练一个将句子映射到标签的模型（例如“Canon EOS 77D DSLR Camera”映射到标签“Digital Camera”）。

我知道字符串需要先转换为向量。我找到了一个word2vec 的例子。

然后我找到了一个关于如何构建卷积网络的单独示例。

也就是说，我不明白如何将它们放在一起。鉴于：

1. 包含以下内容的文本文件：sentence,label
2. 针对所有句子、标签训练的 word2vec

如何将文本文件解析为向量（取自 word2vec）并将其传递给卷积网络进行训练？

标签： deeplearning4j

Answer 1

回答我自己的问题：

1. 使用以下方法将句子、标签转换为向量Word2Vec：[示例]
2. 使用CnnSentenceDataSetIterator上述方法将训练/测试数据输入卷积网络Word2Vec：[示例]

还有一个使用 ParagraphVectorsClassifier 的示例，它在没有卷积网络的情况下执行此操作。