HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

نموذج الأكياس الكيانية العصبية الانتقائية لتصنيف النصوص

Ikuya Yamada; Hiroyuki Shindo
نموذج الأكياس الكيانية العصبية الانتقائية لتصنيف النصوص
الملخص

تقترح هذه الدراسة نموذج "الحقيبة العصبية للعناصر ذات الاهتمام" (Neural Attentive Bag-of-Entities)، وهو نموذج شبكة عصبية يقوم بتصنيف النصوص باستخدام العناصر في قاعدة معرفية. تقدم العناصر إشارات معنوية واضحة ومرتبطة تكون مفيدة لالتقاط المعاني في النصوص. نجمع بين آلية اكتشاف العناصر البسيطة ذات الاستدلال العالي المستندة إلى القاموس لاكتشاف العناصر في الوثيقة، ومع آلية انتباه عصبية جديدة تمكن النموذج من التركيز على عدد صغير من العناصر الواضحة والمرتبطة. قمنا باختبار فعالية نموذجنا باستخدام مجموعتين قياسيتين لتصنيف النصوص (أي مجموعة 20 جروب نيوز ومجموعة R8) وقاعدة بيانات شائعة للأسئلة الواقعية المستندة إلى لعبة ألغاز ثقافية. وفي النتيجة، حقق نموذجنا أفضل النتائج الحالية على جميع المجموعات. يمكن الحصول على كود المصدر للنموذج المقترح عبر الإنترنت من الرابط: https://github.com/wikipedia2vec/wikipedia2vec.

نموذج الأكياس الكيانية العصبية الانتقائية لتصنيف النصوص | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI