Detta dokument presenterar en ny halvövervakad ram med konvolutionella neurala nätverk (CNN) för text kategorisering. Till skillnad från tidigare metoder som bygger på ordinslag lär sig vår metod inbäddningar av små textregioner från omärkta data för integrering i ett övervakat CNN. Det föreslagna systemet för inbäddning av lärande bygger på idén om halvövervakat lärande med två perspektiv, vilket är avsett att vara användbart för uppgiften av intresse även om utbildningen görs på omärkta data. Våra modeller ger bättre resultat än tidigare synsätt på känsloklassificering och ämnesklassificeringsuppgifter.
Johnson och Zhang REF föreslår ett halvövervakat konvolutionsnätverk för textklassificering som lär sig inbäddningar av små textregioner.
Semi-supervised convolutional neural networks for text categorization via region embedding
{'venue': 'Advances in neural information processing systems', 'journal': 'Advances in neural information processing systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}