下面使用深度学习做情感分析的说法错误的是哪个？
A: 情感分析是一个分类问题，不需要人工标注样本
B: 卷积神经网络也能提取文本的特征，实现文本情感的分类
C: 使用循环神经网络进行情感分析时，每个时刻的输入是句子中词的编码，最后一个时刻才有输出，即情感类别
D: 当检验样本与训练样本有比较大的差别时，即使使用深度学习的算法，分类效果往往也不理想。
A: 情感分析是一个分类问题，不需要人工标注样本
B: 卷积神经网络也能提取文本的特征，实现文本情感的分类
C: 使用循环神经网络进行情感分析时，每个时刻的输入是句子中词的编码，最后一个时刻才有输出，即情感类别
D: 当检验样本与训练样本有比较大的差别时，即使使用深度学习的算法，分类效果往往也不理想。
A
举一反三
- 以下属于文本情感分析过程的是（ ）。 A: 使用分类器进行情感分析 B: 情感类别的输出 C: 特征选择 D: 特征表示
- 序列-序列输出模型，序列的每个时间步对应一个输出，适用于（ ） A: 词性标注 B: 文本分类 C: 情感分析 D: 情感分析
- 情感分析可以看作分类的过程，根据分类器的不同，下列不属于情感分析方法的是（ ） A: 基于机器学习的情感分析方法 B: 基于规则的情感分析方法 C: 基于深度学习的情感分析方法 D: 基于情感词典的情感分析方法
- 有关深度学习的说法，哪个是正确的？ A: 深度学习可以解决任意的机器学习问题 B: 深度学习比较适合处理有大量样本的视频、图像、声音、文本等多模态数据的分析，这些数据的分析需要人工进行特征提取，这是与传统的机器学习不同的 C: 对于分类问题，深度学习算法一定优于传统的机器学习算法 D: 深度学习的基础是神经网络，因此深度学习算法基本可以使用梯度下降法
- 下列关于情感分析的说明正确的是（ ）。 A: 常用神经网络来判断情感 B: “他是一个乐于助人的小朋友”，这句话的情感是是负向的 C: 情感分析属于分类问题 D: “明天可能会下雪”这句话的情感是正向的
内容
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朴素贝叶斯是一种分类方法，可以在任何情况下使用此方法进行文本情感分析。（ ）
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关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是 A: 卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献 B: 使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理 C: 图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等 D: 使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似
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序列-分类器输出模型适用于序列输入和单一输出任务，如（ ） A: 词性标注 B: 文本分类 C: 情感分析 D: 命名实体识别
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下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是 A: 利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。 B: 神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。 C: 利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。 D: 在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。
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以下关于深度学习和神经网络描述正确的是（ ） A: 深度学习是机器学习的一个研究方向 B: 人工神经网络来源于生物神经网络，两者的机理完全一致 C: 和传统机器学习一样，神经网络也利用神经元来学习样本特征 D: 神经网络是一类机器学习的总称，目前我们说的深度学习一般都特指深度神经网络