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J-GLOBAL ID：202202214695621320   整理番号：22A0991796

BERT語の埋め込みと注意の機構を融合する中国語テキスト分類【JST・京大機械翻訳】

Chinese Text Classification Based on BERT and Attention

著者 (2件)： Sun Hong (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海200093) ,  Chen Qiangyue (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海200093)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 43  号： 1  ページ： 22-26  発行年： 2022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： テキスト分類は自然言語処理の重要な分野である。近年、深さ学習の方法はテキスト分類タスクに広く応用されている。大規模なデータを扱う場合,分類の精度と処理効率の両方を考慮に入れるために,本論文では,埋め込み層としてBERT訓練単語ベクトルを用いて,入力文の単語ベクトルをさらに最適化し,次に,二層のGRUネットワークを主体ネットワークとして,テキストの文脈特徴を十分に抽出して,最後に,注意力機構を用いた。テキスト分類のために,目標語句を強調した。実験は,BERTが埋込み層として入力されるとき,効果的に単語ベクトルを最適化できることを示した。同時に、テキストが提案したBBGAモデルは高効率の処理能力を持ち、THUCNewsデータセットを処理する時、94.34%の精度に達し、TextCNNより5.20%高く、BERT_RNNより1.01%高い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ベクトル ,  ネットワーク ,  *分類 ,  精度 ,  自然言語処理 ,  中国語 ,  スループット ,  *単語
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  高効率 ,  フレーズ ,  二層 ,  処理効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： BERT ,  埋め込み ,  注意 ,  融合 ,  中国語 ,  テキスト分類