I denna studie utforskar vi kapselnätverk med dynamisk routing för textklassificering. Vi föreslår tre strategier för att stabilisera den dynamiska routing processen för att lindra störningar i vissa bullerkapslar som kan innehålla "bakgrundsinformation" eller inte har framgångsrikt utbildats. En serie experiment utförs med kapselnätverk på sex textklassificeringsriktmärken. Capsule-nätverken uppnår konkurrenskraftiga resultat jämfört med de jämförda baslinjemetoderna på 4 av 6 datauppsättningar, vilket visar hur effektiva kapselnäten är för textklassificering. Vi visar dessutom att kapselnäten uppvisar betydande förbättringar när de överför enmärkning till flermärkt textklassificering över konkurrenterna. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som kapselnätverk har undersökts empiriskt för textmodellering 1.
Zhao m.fl. REF utforska kapselnätverk med dynamisk routing för textklassificering.
Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}