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,并且可以用来衡量文本序列和 label 之间 embeddin...
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...
[15] proposed the label-embedding attentive model (LEAM), which can learn the representation of words and labels in the same space. Zhang et al. [16] developed multi-task label embedding (MTLE), which mapped the label of each task into a semantic vector, thereby transforming the ...