首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

融合对抗训练和CNN-BiGRU神经网络的新闻文本分类模型
引用本文:田沛霖,符海滕,马力禹,罗琳.融合对抗训练和CNN-BiGRU神经网络的新闻文本分类模型[J].科技情报开发与经济,2021,6(8):38-45.
作者姓名:田沛霖  符海滕  马力禹  罗琳
作者单位:武汉大学信息管理学院,湖北武汉,430072;西南政法大学行政法学院,重庆,401120
摘    要:以对抗训练和神经网络为核心,构建文本表示与分类的一体化框架BATCBG,利用BERT和对抗训练充分提高文本表示效果,利用CNN-BiGRU集成神经网络对文本高效准确分类.通过对比实验发现,BATCBG在大幅提升文本分类准确率的同时保证了分类效率,对英文长新闻文本的分类效果提升最大.

关 键 词:文本表示  文本分类  对抗训练  集成神经网络  BERT

News Text Classification Model Based on Adversarial Training and CNN-BiGRU Neural Network
TIAN Peilin,FU Haiteng,MA Liyu,LUO Lin.News Text Classification Model Based on Adversarial Training and CNN-BiGRU Neural Network[J].Sci-Tech Information Development & Economy,2021,6(8):38-45.
Authors:TIAN Peilin  FU Haiteng  MA Liyu  LUO Lin
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号