Las redes convolucionales también se aplican al texto para el procesamiento del lenguaje natural:
- [1] Kim, Y. (2014). Redes neuronales convolucionales para la clasificación de oraciones. Actas de la Conferencia de 2014 sobre métodos empíricos en el procesamiento del lenguaje natural (EMNLP 2014), 1746-1751.
- [2] Kalchbrenner, N., Grefenstette, E. y Blunsom, P. (2014). Una red neuronal convolucional para modelar oraciones. Acl, 655–665.
- [3] Santos, CN dos y Gatti, M. (2014). Redes neuronales convolucionales profundas para el análisis de sentimientos de textos cortos. En COLING-2014 (págs. 69–78).
- [4] Johnson, R. y Zhang, T. (2015). Uso efectivo del orden de las palabras para la categorización de texto con redes neuronales convolucionales. Para comparecer: NAACL-2015, (2011).
- [5] Johnson, R. y Zhang, T. (2015). Redes neuronales convolucionales semi-supervisadas para la categorización de texto mediante incrustación de región.
- [6] Wang, P., Xu, J., Xu, B., Liu, C., Zhang, H., Wang, F. y Hao, H. (2015). Agrupación semántica y red neuronal convolucional para la categorización de textos cortos. Actas ACL 2015, 352–357.
- [7] Zhang, Y. y Wallace, B. (2015). Un análisis de sensibilidad de (y la guía de los practicantes sobre) redes neuronales convolucionales para la clasificación de oraciones,
- [8] Nguyen, TH y Grishman, R. (2015). Extracción de relación: perspectiva desde redes neuronales convolucionales. Taller sobre modelado de vectores para PNL, 39–48.
