Konvolutionella neurala nätverk (CNN) används i stor utsträckning i NLP-uppgifter. I detta dokument presenteras en ny metod för viktinitiering för att förbättra CNN:erna för textklassificering. Istället för att slumpmässigt initiera konvolutionsfiltren kodar vi in semantiska funktioner i dem, vilket hjälper modellen att fokusera på att lära sig användbara funktioner i början av utbildningen. Experiment visar initieringsteknikens effektivitet på sju textklassificeringsuppgifter, inklusive känsloanalys och ämnesklassificering.
REF koda in globala semantiska funktioner i konvolutionsfiltren istället för att initiera dem slumpmässigt, vilket hjälper filtren att fokusera på att lära sig användbara n-gram.
Initializing Convolutional Filters with Semantic Features for Text Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}