声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：贾旭东, 王莉
单位：太原理工大学 大数据学院, 太原 030024
关键词：胶囊网络,多头注意力,自然语言处理,文本分类
基金：王莉,教授,
文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响。胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词，并且由于不能编码远距离依赖关系，在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。为解决上述问题，该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型，该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词，并对文本语义编码，从而有效提高了文本分类任务的效果。结果表明：该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络，在多标签文本分类任务上效果更优，能更好地从注意力中获益。
来源：2020年第5期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。