文本分类作为自然语言处理领域的基本任务,在信息检索,机器翻译和情感分析等应用中发挥着重要作用.然而大多数深度模型在预测时未充分考虑训练实例的丰富信息,导致学到的文本特征不够全面.为了充分利用训练实例信息,提出一种基于对比学习和注意力机制的文本分类方法.首先,设计一种有监督对比学习训练策略,旨在优化模型对文本向...