论文阅读：Hierarchical Attention Networks for Document Classification

最新推荐文章于 2023-10-10 13:49:11 发布
最新推荐文章于 2023-10-10 13:49:11 发布
阅读量211 收藏
点赞数
分类专栏： 注意力机制 神经网络 机器学习
原文链接：https://www.jianshu.com/p/b44743a90c25
版权
博客围绕Hierarchical Attention Networks for Document Classification展开阅读分享，虽未给出具体内容，但推测与文档分类及分层注意力网络相关，在信息技术领域，这可能涉及自然语言处理等方面的研究。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://www.jianshu.com/p/b44743a90c25

Hierarchical Attention Network for Document Classification阅读笔记
呜呜哈的博客
06-22 1万+
最近看了”Hierarchical Attention Network for Document Classification”一篇文章，也在网上找了一些资料结合理解，发现在此之前有篇文章跟他提出的模型架构基本相似，只不过不包含attention机制：“Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Class
多层注意力模型：Hierarchical Attention Networks for Document Classification
热门推荐
qq_24305433的博客
05-29 3万+
1、简介
Hierarchical Attention Networks for Document Classification(HAN)
BUPT-WT的博客
11-10 2503
HAN历史意义: 1、基于Attention的文本分类模型得到了很多关注 2、通过层次处理长文档的方式逐渐流行 3、推动了注意力机制在非Seqseq模型上的应用 前人主要忽视的问题: 1、文档中不同句子对于分类的重要性不同 2、句子中不同单词对于分类的重要性也有所不同 本文主要结构 一、Abstract (通常框架为：任务的重要性 -> 前人缺点 -> 本文模...
Hierarchical Attention Networks for Document Classifification
banmj00的博客
09-11 826
Hierarchical Attention Networks for Document Classifification Title:Hierarchical Attention Networks for Document Classifification Author:Zichao Yang, Diyi Yang, Chris Dyer , Xiaodong He, Alex Smola , Eduard Hovy Institute:Carnegie Mellon University, Mi
Hierarchical Attention Networks for Document Classification
qq_27009517的博客
09-29 1771
Hierarchical Attention Networks for Document Classification abstract 提出具有层次级的注意力网络进行文本分类，模型有两个重要特点： 1 层次级结构表示文本的层级结构 2 应用在词级和句子级的注意力机制，在构造文本表示时可以捕获不同的内容。 1 introduction 文本分类是自然语言处理的任务之一，目标是给文本贴标...
Hierarchical Attention Networks for Document Classification论文阅读笔记
westbrook_wang的博客
09-24 1404
  Hierarchical Attention Networks for Document Classification （ACL2016）   动机 在分类任务中，句子中包含的每个词语相对于分类任务的重要性并不一样，比如在IMDB影评数据集中， like, amazing, terrible 这样的词语更能够决定句子的情感。一篇document也由多个句子组成，在篇章级别的分类时...
菜鸟读论文（1）——Hierarchical Attention Networks for Document Classification
weixin_43762827的博客
03-18 254
菜鸟读论文系列，HAN Attention论文关键点记录，文本分类、情感分类任务
HAN - Hierarchical Attention Networks for Document Classification文档分类的层次注意网络HLT-NAACL2016
qq_36291847的博客
04-12 753
文章目录摘要1 引言2 层次注意力网络2.1 基于GRU的序列编码器2.2 层次注意力2.3 文档分类3 实验3.1 数据集3.2 基线3.2.1 线性方法3.2.23.2.33.3 模型配置和训练3.4 结果分析3.5 上下文相关的注意力权重3.6 注意力可视化结论 文本分类经典模型 作者：来自卡内基梅隆大学和微软研究院 摘要 我们提出了一种用于文档分类的分层注意网络。我们的模型有两个明显的特征:(i)它有一个反映文档层次结构的层次结构的层次结构;(ii)它在词和句两级有两种注意机制，使它在构建文档表示时
论文翻译/Hierarchical Attention Networks for Document Classification
weixin_43404454的博客
04-12 589
我们提出了一种用于文档分类的分层关注网络 我们的模型有两个显着特征：（i）它具有反映文档层次结构的层次结构; （ii）它在单词和句子级别应用了两个级别的注意机制，使其能够在构建文档表示时区别地参与越来越重要的内容。 在六个大规模文本分类任务上进行的实验表明，所提出的架构在很大程度上优于以前的方法。 注意层的可视化说明该模型选择定性信息的单词和句子。 文本分类是自然语言处理的基本任务之一。 目标是为...
《Hierarchical Attention Network for Document Classification》—— 用于文本分类的层次注意力网络
然后就去远行
07-30 2888
目录《Hierarchical Attention Network for Document Classification》—— 用于文本分类的层次注意力网络1、文本分类1.1 文本挖掘1.2 数据类型1.3 文本分类2、层次注意力网络2.1 基于GRU的词序列编码器：2.2 单词序列编码器2.3 单词注意力机制2.4 句子编码器2.5 句子注意力机制2.6 文档分类3、实验和结果3.1 数据集3.2 实验任务3.3 对比模型3.4 模型参数3.5 论文实验结果3.6 可视化分析4、总结4.1 论文主要创新
Python-训练和可视化分层注意网络HierarchicalAttentionNetworks
08-11
训练和可视化分层注意网络（Hierarchical Attention Networks）
paper:Hierarchical Attention Networks for Document Classification
AI蜗牛之家
02-24 915
又是一篇很久之前用到的模型，今天回来整理，发现分类的模型都好简单啊，然后看到模型基于GRU，总觉得有点不想看，因为带时间序列的训练起来太慢了，最进没怎么关注分类的新模型，不过我觉得CNN和transformer结构(self attention)的搭配应该是分类问题的趋势，不过这篇文章后面的attention效果可视化还是不错的~ 文章目录1.模型概述2.模型详情2.1.Word Encode...
【论文复现】Hierarchical Attention Networks for Document Classification
Kaiyuan_sjtu的博客
12-22 3054
写在前面 最近在整理文本分类方面比较经典的模型，看到了“Hierarchical Attention Networks for Document Classification”这篇论文，还是蛮有意思的，作者的想法也非常有特色，然后就去网上找了一些参考资料博客辅助理解，整理一下思路记下来。 论文概述 近年来，在NLP领域，好像最流行的就是RNN、LSTM、GRU、Attention等及其变体的...
Hierarchical Attention Networks for Document Classification- 多层注意力模型
jiangjiane
11-17 707
原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/qq_24305433/article/details/80427159 https://blog.youkuaiyun.com/triplemeng/article/details/78269127 理论 https://blog.youkuaiyun.com/liuchonge/article/details/73610734 实现 https://bl...
Hierarchical Attention Networks for Document Classification 阅读笔记
BUPT-WT的博客
03-25 447
之前存在的问题：当所要处理的序列较长时，就会导致网络容易忘记之前的东西 解决办法：提出了“注意力”机制，使得网络工作过程中可以像人一样将注意力放在不同部位。这篇论文就针对文本分类问题提出了层级注意力模型结合双向RNN实现对文本的分类，其效果明显好于其他方法。 模型结构: 层级“注意力”网络的网络结构下图所示，网络可以被看作为两部分： 第一部分为词“注意”部分， 另一部分为句“注意”部...
Hierarchical Attention Networks for Document Classification 模型理解篇
pnnngchg的博客
11-09 3121
Hierarchical Attention Networks for Document Classification 模型理解篇 最近看了HAN用在文本分类的这篇文章。提出的模型使用了分层的注意力机制，对应了文本在字词和句子两个层面的结构。也就是分别在字词层面和句子层面使用注意力机制。这样做的好处有两个：1.模型可以给与不同主要性的字词或者句子不同的关注度，最终的任务效果因此会更好。2.注意力机...
读论文：《Hierarchical Attention Network for Document Classification》—— 用于文本分类的层次注意力网络
最新发布
流楚丶格念的博客
10-10 747
层次注意力网络（HAN）是一种强大的文本分类模型，它通过层次化的注意力机制提高了文本分类性能。这篇论文介绍了模型的核心思想和架构，并提供了一种处理长文档的方法。在实际应用中，HAN模型可以用于许多文本分类任务，如情感分析、文档分类、新闻分类等。深入理解这篇论文并实际实施模型可以帮助研究人员和从业者更好地应对文本数据处理的挑战，提高文本分类的性能和准确性。
Hierarchical Attention Networks for Document Classification阅读笔记
Leokb24的博客
04-09 509
文章目录模型结构Hierarchical AttentionWord EncoderWord AttentionSentence EncoderSentence AttentionDocument Classification实验数据集参数实验结果 模型结构 Hierarchical Attention encoder采用的双向GRU Word Encoder Word Attenti...
hierarchical attention networks for document classification
03-16
分层注意力网络用于文档分类。它是一种深度学习模型，可以对文本进行分类。该模型使用注意力机制来关注文本中的重要部分，并将其分层表示，以便更好地理解文本的含义。这种模型在自然语言处理领域得到了广泛应用，可以用于情感分析、文本分类等任务。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值