Сверточные нейронные сети (CNN), изначально разработанные для обработки изображений, могут эффективно работать и с текстовыми данными, преобразованными в числовые представления.

Как это работает:

Представление текста: Слова или символы преобразуются в векторы (например, с помощью word embeddings — Word2Vec, GloVe, FastText).
Применение свёрток: Свёрточные фильтры (ядра) проходят по последовательности векторов, захватывая локальные паттерны — например, сочетания слов или n-граммы.
Выделение признаков: Каждый фильтр выявляет определённые признаки текста, такие как ключевые фразы или синтаксические структуры.
Пулинг: После свёртки обычно применяется операция пулинга (например, max-pooling), которая агрегирует информацию и уменьшает размерность.
Классификация или другие задачи: Полученные признаки подаются на полносвязные слои для решения задач классификации, анализа тональности, распознавания и т.д.

Пример:

Если у нас есть предложение, представленное как последовательность векторов слов, свёрточный фильтр размером 3 будет анализировать три подряд идущих слова, выявляя важные триграммы.

# Псевдокод для свёртки по тексту
for i in range(len(sentence) - filter_size + 1):
    window = sentence[i:i+filter_size]  # последовательность векторов
    feature = activation_function(dot_product(filter_weights, window) + bias)
    features.append(feature)

Таким образом, CNN извлекает локальные зависимости в тексте, что полезно для задач, где важны контекстные фразы и паттерны.

Как сверточные сети работают с текстами?