Många klassificeringsmodeller fungerar dåligt på korta texter på grund av data sparsamhet. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ämnesminnesnätverk för klassificering av korta texter med en ny mekanism för ämnesminne för att koda latenta ämnesrepresentationer som visar klassetiketter. Annorlunda jämfört med de flesta tidigare arbeten som fokuserar på att utöka funktioner med extern kunskap eller förtränade ämnen, utforskar vår modell tillsammans ämnesinferens och textklassificering med minnesnätverk på ett end-to-end-sätt. Experimentella resultat på fyra referensdatauppsättningar visar att vår modell överträffar toppmoderna modeller på korttextklassificering, samtidigt som den genererar sammanhängande ämnen.
Zeng m.fl. föreslog ett nytt tema minne nätverk för att koda kategori relevant representation REF.
Topic Memory Networks for Short Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}