【摘 要】
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文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一,深度学习的发展给文本分类带来更广阔的发展前景。针对当前基于深度学习的文本分类方法在长文本分类中的优势和不足,该文提出一种
【机 构】
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北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0803300)
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文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一,深度学习的发展给文本分类带来更广阔的发展前景。针对当前基于深度学习的文本分类方法在长文本分类中的优势和不足,该文提出一种文本分类模型,在层次模型基础上引入混合注意力机制来关注文本中的重要部分。首先,按照文档的层次结构分别对句子和文档进行编码;其次,在每个层级分别使用注意力机制。句编码时在全局目标向量基础上同时利用最大池化提取句子特定的目标向量,使编码出的文档向量具有更加明显的类别特征,能够更好地关注到每个文本最具区别性的语义特征。最后,根据构建的文档表示对文档分类
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