An Integrated Deep Generative Model for Text Classification and Generation
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Text classification and generation are two important tasks in the field of natural language processing.
In this paper, we deal with both tasks via Variational Autoencoder, which is a powerful deep generative model.
The self-attention mechanism is introduced to the encoder.
The modified encoder extracts the global feature of the input text to produce the hidden code, and we train a neural network classifier based on the hidden code to perform the classification.
On the other hand, the label of the text is fed into the decoder explicitly to enhance the categorization information, which could help with text generation.
The experiments have shown that our model could achieve competitive classification results and the generated text is realistic.
Thus the proposed integrated deep generative model could be an alternative for both tasks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Zheng& Wu, Qingbiao. 2018. An Integrated Deep Generative Model for Text Classification and Generation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208926
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Zheng& Wu, Qingbiao. An Integrated Deep Generative Model for Text Classification and Generation. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208926
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Zheng& Wu, Qingbiao. An Integrated Deep Generative Model for Text Classification and Generation. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208926
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208926
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