文本分类方法

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基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型
《科技创新与应用》2025年第10期61-65,共5页冯宇舒 艾金勇 李爽 
由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提...
关键词：藏文文本分类 预训练语言模型 多特征融合 注意力机制 文本分类方法 
基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题文本分类方法
《郑州大学学报（理学版）》2025年第2期16-23,共8页陈敏 王雷春 徐瑞 史含笑 徐渺 
国家自然科学基金项目(62106069)。
新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习...
关键词：自然语言处理 文本分类 新闻主题 XLNet 对比学习 
基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法
《郑州大学学报（理学版）》2025年第2期24-30,共7页武子轩 王烨 于洪 
国家重点研发计划(2021YFF0704100);国家自然科学基金项目(62136002,62233018);重庆市自然科学基金项目(cstc2022 ycjh-bgzxm0004)。
针对现有的特征提取方法忽略文本局部和全局联系的问题,提出了基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法。首先,设计了多尺度特征提取模块,对不同尺度特征进行捕捉,更好地表示文本语义。其次,将层次特征嵌入文本表示中,得到具有标签...
关键词：层次多标签文本分类 多尺度特征提取 对比学习 层次Micro-F 1 层次Macro-F 1 
基于句向量加权的跨语言文本分类方法
《数据分析与知识发现》2025年第2期39-47,共9页于娟 赵慧云 巫邵诚 席运江 
国家自然科学基金项目(项目编号:72171090);福建省自然科学基金项目(项目编号:2023J01393)的研究成果之一。
【目的】减少文本分类过程中因语言差异和文本特征选择所导致的语义偏离和丢失,保留更多的文本信息。【方法】首先,采用SBERT的预训练模型进行句子表示;其次,使用句向量旋转相似度方法计算不同文本中句子的相似度并对文本内的句子加权...
关键词：跨语言 文本分类 句向量加权 文本相似度 
前缀标签嵌入的参数高效微调与预测分数引导Mixup的文本分类方法
《微电子学与计算机》2025年第2期31-38,共8页庞宇宏 线岩团 相艳 黄于欣 
国家自然科学基金项目(62266028);云南重大科技专项计划(202202AD080003)。
文本分类旨在根据文本的特征,将其划分到一个或多个类别中。目前,在面对文本对抗攻击时,传统的深度学习模型和微调预训练语言模型往往面临着过拟合问题。由于训练数据的特定性,使得模型在处理与训练数据分布不同的对抗性样本时,无法充...
关键词：文本分类 鲁棒性 预训练语言模型 前缀标签嵌入 Mixup数据增强 参数高效微调 
自监督知识增强的零样本文本分类方法
《中文信息学报》2025年第1期79-88,共10页林铄浩 陈炜 万怀宇 蒋致书 赵书源 廖梦祈 张芷毓 
国家重点研发计划(2021QY1502)。
为了改善零样本文本分类任务中无标签数据存在的类别不平衡问题,并充分发挥预训练语言模型在该任务中的推理能力,该文提出了一种自监督知识增强的零样本文本分类方法(Knowledge Enhanced Zero-shot Text Classification,KE0TC)。该方法...
关键词：零样本文本分类 知识图谱 数据增强 
融合群助教模型的两阶段知识蒸馏文本分类方法
《常州大学学报（自然科学版）》2024年第6期71-82,共12页张骏强 高尚兵 苏睿 李文婷 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1004904);国家自然科学基金面上资助项目(62076107);江苏省六大人才高峰资助项目(XYDXXJS-011)。
针对Transformer架构的预训练语言模型进行文本分类时性能较优的模型存在参数量多、训练开销大以及推理时延高的问题,提出了一种融合群助教模型的两阶段知识蒸馏文本分类方法,其中群助教模型(Group assistant models,GAM)由图卷积神经...
关键词：文本分类 预训练语言模型 两阶段知识蒸馏 群助教模型 渐进式蒸馏 
融合注意力门控神经网络和Stacking算法的文本分类方法
《计算机与数字工程》2024年第12期3568-3574,3600,共8页邹旺 张吴波 
湖北省重点研究项目(编号:TA02002);湖北省中央引导地方科技发展专项(编号:2018ZYYD007)资助。
为了更好地解决传统单分类器的泛化能力低和分类精度欠缺,并缺少对文本中关键信息的重点关注等问题,提出一种融合注意力门控神经网络(Attention Gated Neural Network,AGNN)和Stacking算法的文本分类模型AGNN-Stacking。在特征提取方面,...
关键词：单分类器 精度 门控神经网络 特征提取 泛化能力 
基于对比学习的多标签层级情感文本分类方法
《鞍山师范学院学报》2024年第6期75-82,共8页朱珍元 祁鹏 
安徽省高等学校自然科学研究重点项目(2022AH052939);安徽警官职业学院教学研究重点项目(2022YJJYXM11).
传统的情感分类方法在处理多标签情感分类任务时,往往难以有效捕捉标签之间的依赖关系,导致分类性能不理想.针对多标签情感分类任务中标签之间复杂关系难以处理的问题,提出一种基于对比学习的多标签层级情感文本分类方法.通过引入GoEmot...
关键词：多标签情感分类 对比学习 图神经网络 层次标签表征 
结合语法规则和图神经网络的文本分类方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第11期2594-2601,共8页郑诚 肖双 
安徽省重点研究与开发计划项目(202004d07020009)资助.
图神经网络被广泛应用于文本分类任务,并取得了显著的效果.然而,现有基于图的文本分类模型存在全局上下文信息和局部特征信息提取不充分的问题.此外,现有方法在构建文本图时,仅在原始文本上使用滑动窗口建立单词之间的边,使模型无法捕...
关键词：文本分类 图神经网络 文本表示 深度学习 自然语言处理 
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