在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度神经网络应用于文本分类仍然具有挑战性，因为它们严重依赖于大量训练数据，并且未能有效利用文本的全局特征信息。本学术报告重点介绍了基于图神经网络的文本分类以及结合注意力机制有效提取文本全局特征的两种算法。
基于深度学习的文本分类方法-程瑶原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/03/07/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%88%86%e7%b1%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/
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二进制函数相似性分析在1-Day漏洞检测、代码克隆检测、恶意软件检测、软件剽窃检测和自动软件修复等多个应用领域中具有广泛的应用。本次学术报告主要讲解了二进制代码相似性检测技术的基本…
