基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类

摘要：

现有可解释性文档分类常忽略对文本信息的深度挖掘,未考虑单词与单词上下文、句子与句子上下文之间的语义关系.为此,文中提出基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类方法,在文档编码器中引入分层注意力机制,获得富含上下文语义信息的文档表示,生成精确的分类结果及解释性信息,解决现有模型对文本信息挖掘不够充分的问题.在PCMag、Skytrax评论数据集上的实验表明,文中方法在文档分类上性能较优,生成较准确的解释性信息,提升方法的整体性能.

关键词：可解释性、分层注意力机制、文本分类、文本摘要、视角级情感分类

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;国家自然科学基金青年基金项目;福建省自然科学基金面上项目;模式识别国家重点实验室开放课题基金项目

在线出版日期：2020-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：995-1003