文献

J-GLOBAL ID：202102240057681553   整理番号：21A0310824

実体情報を融合する循環ニューラルネットワークテキスト分類モデル【JST・京大機械翻訳】

Text Classification Model Based on Recurrent Neural Network with Entity Information

著者 (3件)： Yang Chunxia (南京信息工程大学 自動化学院,南京210044) ,  Wu Jiajun (江蘇省大数据分析技術重点実験室,南京210044) ,  Li Xinxu (江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京210044)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 41  号： 12  ページ： 2516-2521  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 機械学習に基づくテキスト分類法は通常テキスト文脈の内容の意味特徴を無視し、深さ学習に基づくテキスト分類方法は文脈内容の意味特徴を考慮しているが、テキスト分類における実体情報の作用を弱くし、テキスト意味表現を豊かにし、テキスト内容の特徴を際立たない。本論文では,実体情報を融合し,循環ニューラルネットワークと実体表現を組み合わせた分類モデルを提案した。モデルは,循環ニューラルネットワークとAttention機構によってテキストをモデル化して,テキスト文脈の内容の意味論的特徴を十分に掘り出し,同時に,実体表現とテキスト表現を注意して計算して,さらにテキストの意味論と内容の特徴を豊かにした。20NG、R8、IMDB、AGNewsの四つのデータセット上で実験を行い、実験結果により、このモデルが他の主流ベースライン方法に比べ、精度(Accuracy)において著しく向上していることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  *ニューラルネットワーク ,  基準線 ,  機械学習
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  意味表現 ,  分類モデル , 【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)： 融合 ,  循環 ,  ニューラルネットワーク ,  分類モデル