【摘 要】
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现有可解释性文档分类常忽略对文本信息的深度挖掘,未考虑单词与单词上下文、句子与句子上下文之间的语义关系.为此,文中提出基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类方
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福州大学数字福建金融大数据研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61772135,U1605251),国家自然科学基金青年基金项目(No.41801324),福建省自然科学基金面上项目(No.2017J01755),模式识别国家重点实验室开放课题基金项目(No.201900041)资助
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现有可解释性文档分类常忽略对文本信息的深度挖掘,未考虑单词与单词上下文、句子与句子上下文之间的语义关系.为此,文中提出基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类方法,在文档编码器中引入分层注意力机制,获得富含上下文语义信息的文档表示,生成精确的分类结果及解释性信息,解决现有模型对文本信息挖掘不够充分的问题.在PCMag、Skytrax评论数据集上的实验表明,文中方法在文档分类上性能较优,生成较准确的解释性信息,提升方法的整体性能.
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