对于整个多层标签体系,随机为每个Label生成一个embedding 然后按照多层标签体系组装成embedding的Hierarchical category representation vectors S,S = \left( S_{1}, S_{2}, ..., S_{H} \right)其中H是多层标签体系的层数,S_{i}是一个[|C_{i}*d_{a}|]的矩阵,是第i层的所有标签的embedding矩阵,|C_...
■对于整个多层标签体系,随机为每个Label生成一个embedding ■然后按照多层标签体系组装成embedding的Hierarchical category representation vectors S, 其中H是多层标签体系的层数,是一个的矩阵,是第i层的所有标签的embedding矩阵,是第i层的标签的数量,是embedding的维度。 2 Hierarchical Attention-based Recurrent Layer (H...
这篇文章作者将文本分类看作是一个 label-word 的联合嵌入问题:可以将每个 label embedding 到 word 向量相同的空间中。 作者提出了一个注意力框架 Label-Embedding Attentive Model (LEAM) 的模型,该模型能够学习 word 和 label 在同一空间的 representation,并且可以用来衡量文本序列和 label 之间 embedding 的兼容...
●External Knowledge经过EK Encoder得到的EK embedding与文本表征做Attention,这里的External Knowledge其实就是Label的文本描述,EK Encoder就是把label的文本描述的word embedding做averaging pooling。 ●Predicted soft label embedding与文本表征做...
🍥代码链接:https://github.com/lizhaoliu-Lec/CNLE 华南理工出了一篇有意思的文章,将标签和文本的序列信息进行深度融合,最终形成文本增强的标签表示和标签增强的文本表示。 一、Introduction 在本文中,我们试图通过进一步构造具有文本到标签注意的文本参与标签表示来利用标签信息。为此,我们提出了一种带有标签嵌入的协...
代码链接:https://github.com/guoyinwang/LEAM 1.1 概述 这篇文章作者将文本分类看作是一个 label-word 的联合嵌入问题:可以将每个 label embedding 到 word 向量相同的空间中。 作者提出了一个注意力框架 Label-Embedding Attentive Model (LEAM) 的模型,该模型能够学习 word 和 label 在同一空间的 representation...
y1与x1,0,0有关系。这时，你可以用RNN/LSTM 模型去做。在pytorch中， 具体的计算代码为：import ...
Multi-Task Label Embedding for Text Classification(MTLE)(ACL-2018) 论文名字:Multi-TaskLabelEmbeddingfor Text Classification 动机文本分类中的多任务学习利用相关任务之间的隐式关联来提取共同特征并获得性能增益。然而,以往的研究大多将每个任务的标签视为独立的、无意义的one-hot向量,导致潜在信息的丢失,使得这些...
self.sinposembed=SinusoidalPositionEmbedding(config.hidden_size,"add") defforward(self,sequence_input_ids,sequence_attention_mask,sequence_token_type_ids,label_input_ids, label_attention_mask,label_token_type_ids): #获取文本和标签的encode
我的文本一共1000多个label,预测的结果都是256以下的label,当label<256时预测正确,>256的label都错了,请问这个是什么原因? def CNN_net(data, dict_dim, class_dim=1250, emb_dim=1024, hid_dim=1024,hid_dim2=98): emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim, emb_dim]) conv_3 =...