用于文本分类的端到端多视图网络
计算与语言
2017-04-21 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
我们提出一种用于文本分类的多视图网络。我们的方法自动创建其输入文本的各种视图，每个视图采取软注意力权重的形式，将分类器的焦点分布在一组基特征上。对于词袋表示，每个视图关注文本词的不同子集。聚合许多此类视图产生更具判别性和鲁棒性的表示。通过一种既堆叠又拼接视图的新颖架构，我们生成强调深度和宽度的网络，允许训练快速收敛。使用我们的多视图架构，我们在两个基准任务上建立了新的最先进准确率。
引用
@article{arxiv.1704.05907,
title = {End-to-End Multi-View Networks for Text Classification},
author = {Hongyu Guo and Colin Cherry and Jiang Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.05907},
year = {2017}
}
备注
6 pages