Textklassificering är ett grundläggande problem i behandlingen av naturligt språk. Som en populär djupt lärande modell, har convolutional neural network(CNN) visat stor framgång i denna uppgift. De flesta befintliga CNN-modeller använder dock konvolutionsfilter av fast fönsterstorlek, vilket gör att de inte kan lära sig variabla n-gramfunktioner flexibelt. I detta dokument presenterar vi en tätt sammanflätad CNN med flerskalig funktionsinriktning för textklassificering. De täta anslutningarna bygger genvägar mellan uppströms- och nedströmskonvolutionella block, som gör det möjligt för modellen att komponera funktioner i större skala från dem i mindre skala, och därmed producera variabla n-gram funktioner. Dessutom utvecklas en multi-scale särdrag uppmärksamhet för att adaptivt välja multi-scale funktioner för klassificering. Omfattande experiment visar att vår modell uppnår konkurrenskraftiga resultat mot toppmoderna basvärden på sex referensdatauppsättningar. Uppmärksamhet visualisering ytterligare avslöjar modellens förmåga att välja riktiga n-gram funktioner för textklassificering. Vår kod finns på https://github.com/wangshy31/DenselyConnected-CNN-with-Multiscale-FeatureAttention.git.
REF använder en tätt ansluten CNN för att fånga variabla n-gram funktioner och antar flerskalig funktion uppmärksamhet att adaptivt välja flerskaliga funktioner.
Densely Connected CNN with Multi-scale Feature Attention for Text Classification
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}