目前数据不仅有文本的形式，还有图片、视频、音频、地理信息等多种类型，其中个性化的数据占绝对多数。数据注释，在数据的时代，对于人工智能来说，需要对海量数据进行注释和分析，未来的方向可以是数据分析，当然，前提是你对这个行业的方方面面都非常熟悉，大数据有以下四个特点:第一，数据巨大。
我对NLP的兴趣主要是从工作中开始的，因为自己生活的需要而变得更加强烈。博士之前在一家数字文献数据图书馆公司工作，做的是从文献中提取专有名词的工作(很粗糙，只是模板匹配)。之后在互联网公司开发搜索引擎组件和网页文本抽取工具。这些工作勉强可以认为是很低级的NLP，但也很有用。毕竟，人们每天都要阅读大量的电子资料或多次使用搜索引擎。如果我们能开发工具，使我们更容易和有效地获取信息，这将节省每个人很多时间。
全文链接:用于句子分类的卷积神经网络学术范式继2012年深度学习和卷积神经网络成为图像任务的明星之后，2014年TextCNN诞生于世，成为CNN关于NLP 文本分类任务的经典之作。TextCNN的目的是将CNN在图像领域的成果复制到自然语言处理的NLP任务中。
当时，它挑战了文本分类SVM的地位。虽然当时TextCNN模型的效果并没有完全超越SVM，但是CNN的热潮让TextCNN受到了极大的追捧，成为了NLP 文本分类任务的经典模型。首先，在部分摘要中指出，本文报告了卷积神经网络(CNN)的一系列实验，这些实验基于预先训练的词向量，用于句子级分类任务。
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