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相机”映射到标签“数码相机”）。

我了解需要首先将字符串转换为向量。我发现有一个example of word2vec可以做到这一点。

然后我找到了一个单独的example on how to build a convolution network。

也就是说，我不知道如何将所有内容放在一起。鉴于：

1. 包含以下内容的文本文件：sentence,label
2. 对word2vec进行了针对所有句子，标签的培训

如何将文本文件解析为向量（取自word2vec）并将其传递到卷积网络中进行训练？

Answer 1

回答我自己的问题：

1. 使用Word2Vec：[example]
将句子，标签转换为向量
2. 使用CnnSentenceDataSetIterator，使用上述Word2Vec：[example]
将训练/测试数据馈送到卷积网络中

还有an example using ParagraphVectorsClassifier无需卷积网络就能做到这一点。