文本分类论文阅读笔记
文章目录
- CNN系列
- Effective Use of Word Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks
- A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
- Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
- Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization
- Super Characters: A Conversion from Sentiment Classification to Image Classification
- LSTM系列
- Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
- Hierarchical Attention Networks for Document Classification
- Pre-train
- Fine-tuned Language Models(FitLaM)
- Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
- 其他
- fastText(Bag of Tricks for Efficient Text Classification)
这篇博客只是个索引, 具体的阅读笔记请点击每篇论文的链接.
CNN系列
Effective Use of Word Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks
阅读笔记
A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
DCNN阅读笔记
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
text-CNN阅读笔记
Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization
DPCNN阅读笔记
Super Characters: A Conversion from Sentiment Classification to Image Classification
主要思想:把文字转化成图,然后用图片进行训练。
LSTM系列
Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
Att-BLSTM阅读笔记
Hierarchical Attention Networks for Document Classification
HAN阅读笔记
Pre-train
Fine-tuned Language Models(FitLaM)
算是ULMFiT的前身, 基本一样.
Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
ULMFiT阅读笔记
其他
fastText(Bag of Tricks for Efficient Text Classification)
fastText阅读笔记
文本分类论文阅读笔记相关推荐
- 文本检测 论文阅读笔记之 Pixel-Anchor: A Fast Oriented Scene Text Detector with Combined Networks
Pixel-Anchor: A Fast Oriented Scene Text Detector with Combined Networks 摘要:最近语义分割和通用对象检测框架已被场景广泛采用文 ...
- 论文阅读笔记:《一种改进的图卷积网络半监督节点分类》
论文阅读笔记:<一种改进的图卷积网络半监督节点分类> 文章目录 论文阅读笔记:<一种改进的图卷积网络半监督节点分类> 摘要: 引言 非欧几里得数据 1 深度池化对偶图神经网络 ...
- 虚假新闻检测的论文阅读笔记——sigir2021:User Preference-aware Fake News Detection
文章目录 1.虚假新闻检测的相关简介 2.本篇论文引言 3.模型介绍 3.1.内生偏好编码器 3.2.外生内容编码器 3.3.二者信息融合 4.实验 4.1.各模型的实验结果 4.2.消融实验 5.结 ...
- Recognition Emotion Cause in Conversations 论文阅读笔记
Recognition Emotion Cause in Conversations 论文阅读笔记 1.第一遍阅读 1.1 标题 Recognition Emotion Cause in Conver ...
- [论文阅读笔记53]2021深度神经方法的关系三元组抽取综述
1. 题目 Deep Neural Approaches to Relation Triplets Extraction: A Comprehensive Survey Tapas Nayak†, N ...
- [论文阅读笔记52]深度学习实体关系抽取研究综述
来源:软件学报 2019 1.摘要: 围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系 抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望. 2.经典的实体关系抽取方法 ...
- PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记
PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记 一.Abstract 二.引言 三.相 ...
- 语音情感识别领域-论文阅读笔记1:融合语音和文字的句段级别情感识别技术
语音情感识别领域-论文阅读笔记1 Fusion Techniques for Utterance-Level Emotion Recognition Combining Speech and Tran ...
- 论文阅读笔记(三)——从老虎到熊猫:动物头部检测
论文阅读笔记(三)--从老虎到熊猫:动物头部检测 论文简介 论文中文翻译:<从老虎到熊猫:动物头部检测> 论文名称:<From Tiger to Panda: Animal Head ...
最新文章
- 手工管理和计算机管理,ERP系统管理与传统的手工管理之间的区别
- 浅析网络推广外包公司如何完成营销型网站建设完成网络推广外包?
- 设计模式是用来弥补面向对象编程缺陷的方法总结
- 前台jsp页面向后台传汉字出现乱码问题解决办法
- 不同用户同时并发测压_简单聊聊吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)概念...
- 基于 vue 的验证码组件
- Python(28)-异常
- avue里面的select怎么设置默认值_mysql大量的waiting for table level lock怎么办
- 计算机应用节能环保,计算机应用的节能环保问题研究
- 【openMV】oenMV之图像基本运算操作
- 节点主动可信监控机制
- python3 annotations
- Vue 之 .eslintrc.js 文件
- 个人收支统计小软件-个人理财(PersonalFinace)- 2009-03-27
- 机器学习算法----KNN K邻近 (K值的选择) (学习笔记)
- 我的世界服务器空岛删除怎么找回,我的世界-删除空岛指令 岛屿删除指令分享...
- visca协议c语言,VISCA协议控制键盘 SONY VISCA协议会议摄像机控制键盘NK-EVI603K
- Mysql - 带条件求和(sum)
- AEC非线性处理模块
- Spark运行环境之SparkEnv和通信工具RpcEnv
热门文章
- 前3名突然变了,揭秘 7 月编程语言最新排行榜
- state和status的区别
- C语言经典算法100道实战题
- oneplus two 刷入nethunter及 “刷机错误:7“
- pfc计算机仿真在矿山发展趋势,PFC电路的计算机仿真模拟.pdf
- 渗透测试-跨站请求伪造SSRF测试及防御方法
- python 多进程 提高运行效率
- CentOS安装Bumblebee驱动
- A,NS,cname,forward,txt,aaaa记录讲解
- label设置自动换行的方法