![](/images/graphics-bg.png)
CharTeC-Net: An Efficient and Lightweight Character-Based Convolutional Network for Text Classification
المؤلفون المشاركون
Zhao, Huan
Samatin Njikam, Aboubakar Nasser
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper introduces an extremely lightweight (with just over around two hundred thousand parameters) and computationally efficient CNN architecture, named CharTeC-Net (Character-based Text Classification Network), for character-based text classification problems.
This new architecture is composed of four building blocks for feature extraction.
Each of these building blocks, except the last one, uses 1 × 1 pointwise convolutional layers to add more nonlinearity to the network and to increase the dimensions within each building block.
In addition, shortcut connections are used in each building block to facilitate the flow of gradients over the network, but more importantly to ensure that the original signal present in the training data is shared across each building block.
Experiments on eight standard large-scale text classification and sentiment analysis datasets demonstrate CharTeC-Net’s superior performance over baseline methods and yields competitive accuracy compared with state-of-the-art methods, although CharTeC-Net has only between 181,427 and 225,323 parameters and weighs less than 1 megabyte.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Samatin Njikam, Aboubakar Nasser& Zhao, Huan. 2020. CharTeC-Net: An Efficient and Lightweight Character-Based Convolutional Network for Text Classification. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184046
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Samatin Njikam, Aboubakar Nasser& Zhao, Huan. CharTeC-Net: An Efficient and Lightweight Character-Based Convolutional Network for Text Classification. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184046
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Samatin Njikam, Aboubakar Nasser& Zhao, Huan. CharTeC-Net: An Efficient and Lightweight Character-Based Convolutional Network for Text Classification. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184046
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1184046
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)