基于深度学习的科学文档自动分类改进
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2017-06-20 v1 计算与语言
摘要
本硕士论文描述了一种利用深度学习技术对科学文献进行自动分类的算法，并将其结果与传统分类算法的结果进行比较。作为额外目标，需开发可复用的 API 以在现有软件中实现分类任务的自动化。我们将提出一种设计，使用卷积神经网络作为分类器并将其集成到基于 REST 的 API 中。这随后被用作本论文中亦展示的实际概念验证实现的基础。我们将表明，深度学习分类器在多类文档分类场景下提供了非常好的结果，并且利用基于 REST 的服务将此类分类器集成到更大型生态系统中是可行的。
引用
@article{arxiv.1706.05719,
title = {Towards the Improvement of Automated Scientific Document Categorization by Deep Learning},
author = {Thomas Krause},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05719},
year = {2017}
}