基于深度学习的文本分类方法

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/

(4)
bfsbfs
上一篇 2022年2月28日 下午9:21
下一篇 2022年3月13日 下午9:28

相关推荐

  • 假设检验(hypothesis testing)

      假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法,其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一,反映某一事件发生的可能性大小。比较常…

    学术报告 2017年10月13日
    2.7K
  • 基于行为语义分析的android恶意软件分析方法

    Android恶意软件对社会造成较大危害。为此,本文介绍了一种基于关联行为分析的Android恶意软件检测系统,该方法具有较强的行为表征能力,能有效的应对各种进化变异的恶意软件。

    2019年8月13日
    2.9K
  • 利用差分隐私噪声扰动的单词替换方法

    在机器学习(ML)和人工智能(AI)时代,保护隐私的数据分析至关重要,在这个时代,一个可用性强的数据集可以提供比优化算法更高的收益。然而现有机制无法提供足够的隐私保障阻碍了自然语言…

    2021年12月7日
    2.7K
  • 图嵌入-GraphSAGE

    现在大多数方法都是直推式学习, 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding,但是大多情况图是会演化的,当网络结构改变以及新节点的出现,直推…

    2020年7月6日
    3.1K
  • 面向攻击溯源的日志处理技术

    日志生成的系统溯源图能够记录实体的依赖关系,通过溯源图的后向跟踪和前向跟踪,可实现攻击的溯源。但是随着溯源深度的增加,上下游实体之间的依赖关系呈现指数级爆炸,无法有效溯源。本次学术…

    2022年8月23日
    3.0K
  • 代码异味检测

    本次学术报告对以往实验室软件系统/代码质量评估的研究方向做了一个总结并引出新的概念:代码异味检测。针对代码异味概念,生成原因和研究最新的方向进行了探讨。同时结合两篇论文,从多异味检…

    2023年6月5日
    2.7K
  • 机器学习中的非凸优化

          机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题,根据优化目标及约束的不同,可划分为凸优化(Con…

    2019年6月24日
    3.5K
  • 小样本命名实体识别

    在很多场景下,收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能。因此在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下,NER 任务往往得不到有效解决。为了解决少量标注数据的命名实体识别,…

    2023年8月30日
    2.4K
  • 基于协同过滤的推荐算法

          推荐系统在现在的生活中随处可见,淘宝天猫的商品推荐,音乐软件的每日歌曲推荐等,协同过滤就是一种很受欢迎的推荐…

    2018年8月27日
    2.6K
  • 不完全多视图聚类技术

    不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题,确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息,该技术能够弥合视图之间的差异,提升聚类性能。其应用…

    2024年9月10日
    2.4K