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文檔分類是自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中的一個(gè)基本問(wèn)題。近年來(lái)，盡管針對(duì)這一問(wèn)題的層級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了進(jìn)展，但由于每條句子被獨(dú)立編碼，使得模型中使用的雙向編碼器僅能考慮到所編碼句子的相鄰句子，仍然集中于當(dāng)前所編碼的句子，并沒有有效地將文檔結(jié)構(gòu)知識(shí)整合到體系結(jié)構(gòu)中。針對(duì)此問(wèn)題，提出種上下文感知與層級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)的文檔分類方法（ CAHAN）。該方法采用分層結(jié)構(gòu)來(lái)表示文檔的層次結(jié)構(gòu)，使用注意力機(jī)制考慮文檔中重要的句子和句子中重要的單詞因素，在單詞級(jí)和句子級(jí)不僅依賴雙向編碼器來(lái)獲取上下文信息，還通過(guò)在單詞級(jí)注意機(jī)制中引入上下文向量，使單詞級(jí)編碼器基于上下文信息做出意決策全面獲取文本的上下文信息，從而提取出深度文檔特征。此外，還利用門控機(jī)制準(zhǔn)確地決定應(yīng)該考慮多少上下文信息。在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的 CAHAN模型較長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、分層注意網(wǎng)絡(luò)（HAN）等模型分類效果更好，能夠提高文檔分類任務(wù)的準(zhǔn)確度。
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