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为了解决胶囊网络文本分类时不能有效反应不同词的重要程度问题,采用GRU提取上下文特征结合注意力机制学习不同词的重要性进行权重分配,使用胶囊网络克服卷积神经网络池化操作丢失信息的弊端,在今日头条新闻数据集上的实验结果证明文章模型的有效性.
融合GRU与注意力机制的胶囊文本分类方法
【摘 要】
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为了解决胶囊网络文本分类时不能有效反应不同词的重要程度问题,采用GRU提取上下文特征结合注意力机制学习不同词的重要性进行权重分配,使用胶囊网络克服卷积神经网络池化操作丢失信息的弊端,在今日头条新闻数据集上的实验结果证明文章模型的有效性.
【机 构】
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上海电力大学 电子与信息工程学院,上海 201306
【出 处】
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科技创新与应用
【发表日期】
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2022年5期
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