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J-GLOBAL ID：202002241497794074   整理番号：20A2101130

マルチチャネル循環畳込みニューラルネットワークに基づくテキスト分類法【JST・京大機械翻訳】

TEXT CLASSIFICATION BASED ON MULTICHANNEL RECURRENT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

著者 (1件)： Lu Chaohong (中国科学技術大学計算机科学与技術学院中国科大-伯明翰大学智能計算与応用聯合研究所 安徽合肥230027)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 37  号： 8  ページ： 282-288  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 循環ニューラルネットワークと畳込みニューラルネットワークは,それぞれ,テキストにおける長期依存と局所依存性を捕えることができるが,固定長のベクトル表現は,循環ニューラルネットワークの特性表現能力を制限し,畳込みカーネルの大きさは,畳込みニューラルネットワークの特徴抽出能力に影響する。これらの問題を解決するために,マルチチャネル循環畳込みニューラルネットワークを提案して,テキスト分類を処理した。双方向長短期記憶ネットワークを採用して,テキストをモデル化し,次に,スカラ注意機構とベクトル注意機構を用いて,テキストのマルチチャネル表現を支援して,最後に,畳込みニューラルネットワークによってテキスト分類を完成した。標準データセットに関する実験は,フレームワークの分類有効性とテキストマルチチャネル表現の意味的豊富さを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  ベクトル ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  スカラー ,  有効性
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  マルチチャネル ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチチャネル ,  循環 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  分類法