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融合GRU与注意力机制的胶囊文本分类方法
作者姓名:张凌慷
作者单位:上海电力大学电子与信息工程学院
摘    要:为了解决胶囊网络文本分类时不能有效反应不同词的重要程度问题,采用GRU提取上下文特征结合注意力机制学习不同词的重要性进行权重分配,使用胶囊网络克服卷积神经网络池化操作丢失信息的弊端,在今日头条新闻数据集上的实验结果证明文章模型的有效性。

关 键 词:GRU  胶囊网络  文本分类
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