Textklassificering är en av de grundläggande uppgifterna i behandlingen av naturligt språk. Nyligen har djupa neurala nätverk uppnått lovande prestanda i textklassificeringsuppgiften jämfört med grunda modeller. Trots betydelsen av djupa modeller, de ignorerar finkorniga (matchande signaler mellan ord och klasser) klassificering ledtrådar eftersom deras klassificeringar främst bygger på textnivå representationer. För att ta itu med detta problem introducerar vi interaktionsmekanismen för att införliva ordnivåmatchningssignaler i textklassificeringsuppgiften. I synnerhet designar vi ett nytt ramverk, Explicit interAction Model (dubbad som EXAM), utrustad med interaktionsmekanismen. Vi motiverade det föreslagna tillvägagångssättet för flera referensdatauppsättningar, inklusive både flermärkta och flerklassiga textklassificeringsuppgifter. Omfattande experimentella resultat visar den föreslagna metodens överlägsenhet. Som en biprodukt har vi släppt koderna och parameterinställningarna för att underlätta andra undersökningar.
EX-AM REF introducerar interaktionsmekanismen för att införliva ordnivåmatchningssignaler i textklassificeringsuppgiften.
Explicit Interaction Model towards Text Classification
{'venue': 'AAAI 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}