本文旨在探讨基于对比学习的文本分类与短文本聚类技术的研究,并对其进行全面的分析和评估。 1. 引言 在当今信息时代,文本数据的产生呈现爆炸式增长的趋势,如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一项重要的研究任务。文本分类和短文本聚类作为文本挖掘的重要技术应运而生。针对这些技术中存在的问题,对比学习成为了...
本文旨在探讨基于对比学习的文本分类与短文本聚类技术的研究,并对其进行全面的分析和评估。 1.引言 在当今信息时代,文本数据的产生呈现爆炸式增长的趋势,如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一项重要的研究任务。文本分类和短文本聚类作为文本挖掘的重要技术应运而生。针对这些技术中存在的问题,对比学习成为了...
将有监督的对比学习目标融入到一致性正则化的半监督框架中,进行小样本场景下的文本分类。 设计一种新的对比学习一致性模式来动态的将特征结构从有标签数据传播到无标签数据。 展示了模型相对于最先进的半监督方法的优越性,并通过消融分析学习了FTCC的每个组成部分的贡献,还将学习到的实例表示可视化,显示每个损失的必要...
一种新兴的文本分类技术是基于监督对比学习的细粒度文本分类。 监督对比学习的细粒度文本分类是一种有监督的分类方法,它使用来自不同类别的文本样本,其中一个为查询样本,另一个为相应的应答样本。它首先检索那些与查询样本最相似的样本。然后,通过比较查询样本和应答样本,把新样本分到哪一类。 此外,这种方法可以避免...
本发明涉及文本分类,特别是涉及基于对比学习的文本分类方法及系统。 背景技术: 1、文本分类是自然语言处理领域的一个十分重要的组成部分,是评价句子语义表征是否准确的一种常用方法,其主要用于对给定单个或多个句子进行分类。多标签样本存在容易分散的语义表示空间。在文本分类领域,多标签文本分类(mltc)始终是一个具有...
本发明属于人工智能与文本分类领域,公开了一种基于对比学习的GCNGRU文本分类方法,步骤包括构建语料库级图;采用互信息计算单词对之间的权重值;采用词频逆文档词频计算单词和文本之间的权重值;初始化节点表示;更新节点表示;构建GRU学习具有局部信息的文本表示;采用注意力机制将全局结构信息的文本表示和局部语义信息的文本表示...
由此，提出基于自适应视图生成器和负采样优化的图对比学习长文本分类模型。首先将长文本分为若干段落，用BERT衍生模型对段落进行嵌入表示，然后基于文本的高级结构将段落的嵌入表示视为节点构建图模型，接着使用自适应视图生成器对图进行增广，并通过图对比学习得到文本的嵌入表示，同时在图对比学习的负采样阶段，引入PU ...
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...
所有样本文本进行预处理;将所有预处理后的样本文本输入初始分类模型,基于训练集中的样本文本,利用自监督对比学习方法对初始分类模型进行预训练;利用验证集中的样本文本,对预训练后的初始分类模型进行调整;利用测试集中的样本文本对调整后的初始分类模型进行测试,获得最终分类模型;将待分类文本输入最终分类模型,获得待分类...
1.本发明涉及一种文本分类方法,特别是一种基于有监督对比学习的细粒度文本分类方法。 背景技术: 2.细粒度文本分类需要区分出具有细微差别的类间关系,比如在细粒度情感分类中不仅需要区分情感类别而且需要区分出情感强度。因此不仅需要区分褒义、贬义这2种类别,而且需要区分出褒义和贬义的程度,因此每个类别又会划分为情感...