| 融合对抗训练和CNN-BiGRU神经网络的新闻文本分类模型 |
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| 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. DOI: 10.3969/j.issn.1005-6033.2021.08.006 |
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| 作者姓名： | 田沛霖 符海滕 马力禹 罗琳 |
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| 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 |
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| 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.
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| 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 |
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| 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. DOI: 10.3969/j.issn.1005-6033.2021.08.006 |
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| Authors: | TIAN Peilin FU Haiteng MA Liyu LUO Lin |
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