文本分析
通过将 Deep Learning Toolbox™ 与 Text Analytics Toolbox™ 结合使用,将深度学习应用于文本分析应用。
函数
主题
- 使用深度学习对文本数据进行分类
此示例说明如何使用深度学习长短期记忆 (LSTM) 网络对文本数据进行分类。
- 使用卷积神经网络对文本数据进行分类
此示例说明如何使用卷积神经网络对文本数据进行分类。
- Classify Text Data Using Custom Training Loop
This example shows how to classify text data using a deep learning bidirectional long short-term memory (BiLSTM) network with a custom training loop.
- Multilabel Text Classification Using Deep Learning
This example shows how to classify text data that has multiple independent labels.
- 使用深度学习对无法放入内存的文本数据进行分类
此示例说明在深度学习网络中,如何使用变换后的数据存储对无法放入内存的文本数据进行分类。
- Sequence-to-Sequence Translation Using Attention
This example shows how to convert decimal strings to Roman numerals using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.
- Language Translation Using Deep Learning
This example shows how to train a German to English language translator using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.
- 使用深度学习生成文本
此示例说明如何训练深度学习长短期记忆 (LSTM) 网络以生成文本。
- 《傲慢与偏见》与 MATLAB
此示例说明如何训练深度学习 LSTM 网络来通过字符嵌入生成文本。
- 使用深度学习进行逐单词文本生成
此示例说明如何训练深度学习 LSTM 网络来逐单词生成文本。
- Generate Text Using Autoencoders
This example shows how to generate text data using autoencoders.
- Define Text Encoder Model Function
This example shows how to define a text encoder model function.
- Define Text Decoder Model Function
This example shows how to define a text decoder model function.