Vi presenterar en ny Convolutional Neural Network (CNN) modell för textklassificering som gemensamt utnyttjar etiketter på dokument och deras meningar. Specifikt överväger vi scenarier där annoterare uttryckligen markerar meningar (eller snippets) som stöder deras övergripande dokumentkategorisering, dvs. de ger motiveringar. Vår modell utnyttjar sådan övervakning genom ett hierarkiskt tillvägagångssätt där varje dokument representeras av en linjär kombination av vektorrepresentationerna av dess delmeningar. Vi föreslår en konvolutionsmodell på straffnivå som uppskattar sannolikheten för att en viss mening är en logisk grund, och vi skalar sedan varje menings bidrag till den sammanlagda dokumentrepresentationen i proportion till dessa uppskattningar. Experiment på fem klassificeringsdatauppsättningar som har dokumentetiketter och tillhörande motiveringar visar att vårt tillvägagångssätt konsekvent överträffar starka baslinjer. Dessutom ger vår modell naturligtvis förklaringar till sina förutsägelser.
Till exempel föreslog Ref ett motiverat konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för textklassificering, som uttryckligen utbildades för att identifiera meningar som stöder dokumentkategoriseringar.
Rationale-Augmented Convolutional Neural Networks for Text Classification
{'venue': 'Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}