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问题分类的集成方法：集成 Electra Transformer、GloVe 和 LSTM
本文介绍了一种新颖的集成方法，使用先进模型 Electra、GloVe 和 LSTM 进行问题分类。该提出的模型在 TREC 数据集上进行训练和评估，这是一个问题分类任务的公认基准。集成模型综合了 Electra（一种基于 transfor
PDFa year ago
COLING基于问题分类的问答领域自适应
我们提出了一个新的框架 QC4QA，利用自我监督的方法通过伪标签实现问题分类，最大化平均差异来减少源域和目标域之间的交叉差异，以及在同一问题类别的 QA 样本中最小化内部类别差异，该方法在多个数据集上比基准方法有了明显的改进。
PDF2 years ago
医学领域问题分类方法研究
本文提出了一种针对医疗领域的问题分类数据集，结合多个神经网络模型实现了对问题的多维特征提取，并提出基于多维特征的问题分类模型，实验结果表明该方法可以有效提高问题分类的性能。
PDF2 years ago
多级多类别科学多选考试问题分类
研究使用细粒度分层分类法的最大挑战数据集，与基于 BERT 模型的算法相比，可以大大提高问题分类的准确度以及进一步改善问题回答系统的性能。
PDF5 years ago
ACL基于分组稀疏卷积神经网络的带答案集合问题分类
本研究通过引入新颖的组稀疏自编码器和组稀疏卷积神经网络，将答案信息考虑到问题建模中，从而在四个数据集上显著优于强基线模型。
PDF7 years ago
基于树形卷积的辨别神经句子建模
本研究提出了一种基于树的卷积神经网络（TBCNN），用于区分性句子建模。文章通过 constituency trees 或 dependency trees 提取句子的结构特征，并通过最大池聚合这些特征。我们评估了我们的模型在情感分析和问题
PDF9 years ago
建模句子的卷积神经网络
本文介绍了一种称为动态卷积神经网络的卷积架构，它使用动态 k-Max 池化进行句子的语义建模，并通过四项实验（二进制和多类情感预测，六路问题分类和推特情感预测）展示了出色的表现。
PDF10 years ago