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题名面向文本的结构——内容联合表示学习模型
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作者
张旭
王旭强
杨青
王扬
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机构
国网天津市电力公司信息通信公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期66-68,共3页
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基金
天津市科技计划资助项目(18ZXZNGX00310)
国网天津市电力公司科技项目(kj18-1-17)
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文摘
随着信息技术的发展,包含文本信息的数据正在爆炸式增长,如何从中获取有用信息具有重要研究价值。由此,文本表示学习成为了自然语言处理领域的一个热点问题。现如今广泛存在的文本数据不仅包含其本身的文字内容,而且还具有文本之间的结构关系,如论文引用、微博转发等关系。但现有方法通常仅考虑文本内容,忽略了文本间的结构关系。针对该问题,提出一种面向文本的结构—内容联合表示学习模型(SCJL)。该模型可以同时建模文本的内容信息和结构信息,进而得到更全面的表示。在公开数据集上进行了文本分类实验,实验结果证明了该模型的有效性。
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关键词
文本表示学习
文本结构关系
文本分类
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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