【摘 要】
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针对文本分类领域的有监督学习往往需要大量精准标注样本但大量人工标注困难的问题,提出一种新型的半监督学习方式,通过协同训练合理使用大量未标记训练样本,通过添加不同分
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针对文本分类领域的有监督学习往往需要大量精准标注样本但大量人工标注困难的问题,提出一种新型的半监督学习方式,通过协同训练合理使用大量未标记训练样本,通过添加不同分类的文本特征噪声解决传统协同半监督学习方法中模型参数趋于统一的问题,同时提高分类模型的分类能力。针对传统深度学习方法中文本特征权重一致导致的分类特异性特征不突出问题,在训练模型中加入self-attention机制对文本句子特征权重进行提取,并通过句子加权方式突出特异性分类特征。实验结果表明,通过半监督学习方式同时使用少量已标注数据进行训练,模型
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