A Hierarchical Neural-Network-Based Document Representation Approach for Text Classification
المؤلفون المشاركون
Zheng, Jianming
Guo, Yupu
Feng, Chong
Chen, Honghui
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Document representation is widely used in practical application, for example, sentiment classification, text retrieval, and text classification.
Previous work is mainly based on the statistics and the neural networks, which suffer from data sparsity and model interpretability, respectively.
In this paper, we propose a general framework for document representation with a hierarchical architecture.
In particular, we incorporate the hierarchical architecture into three traditional neural-network models for document representation, resulting in three hierarchical neural representation models for document classification, that is, TextHFT, TextHRNN, and TextHCNN.
Our comprehensive experimental results on two public datasets, that is, Yelp 2016 and Amazon Reviews (Electronics), show that our proposals with hierarchical architecture outperform the corresponding neural-network models for document classification, resulting in a significant improvement ranging from 4.65% to 35.08% in terms of accuracy with a comparable (or substantially less) expense of time consumption.
In addition, we find that the long documents benefit more from the hierarchical architecture than the short ones as the improvement in terms of accuracy on long documents is greater than that on short documents.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zheng, Jianming& Guo, Yupu& Feng, Chong& Chen, Honghui. 2018. A Hierarchical Neural-Network-Based Document Representation Approach for Text Classification. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209097
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zheng, Jianming…[et al.]. A Hierarchical Neural-Network-Based Document Representation Approach for Text Classification. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209097
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zheng, Jianming& Guo, Yupu& Feng, Chong& Chen, Honghui. A Hierarchical Neural-Network-Based Document Representation Approach for Text Classification. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209097
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209097
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