Joint Character-Level Convolutional and Generative Adversarial Networks for Text Classification
المؤلفون المشاركون
Liu, Li
Wang, Tianshi
Zhang, Huaxiang
Zhang, Long
Chen, Xiuxiu
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the continuous renewal of text classification rules, text classifiers need more powerful generalization ability to process the datasets with new text categories or small training samples.
In this paper, we propose a text classification framework under insufficient training sample conditions.
In the framework, we first quantify the texts by a character-level convolutional neural network and input the textual features into an adversarial network and a classifier, respectively.
Then, we use the real textual features to train a generator and a discriminator so as to make the distribution of generated data consistent with that of real data.
Finally, the classifier is cooperatively trained by real data and generated data.
Extensive experimental validation on four public datasets demonstrates that our method significantly performs better than the comparative methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Tianshi& Liu, Li& Zhang, Huaxiang& Zhang, Long& Chen, Xiuxiu. 2020. Joint Character-Level Convolutional and Generative Adversarial Networks for Text Classification. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144370
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Tianshi…[et al.]. Joint Character-Level Convolutional and Generative Adversarial Networks for Text Classification. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144370
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Tianshi& Liu, Li& Zhang, Huaxiang& Zhang, Long& Chen, Xiuxiu. Joint Character-Level Convolutional and Generative Adversarial Networks for Text Classification. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144370
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144370
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر