改進(jìn)路由機(jī)制的元學(xué)習(xí)少樣本文本分類模型

摘要： 深度學(xué)習(xí)模型已在文本分類領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.然而，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理少樣本文本分類任務(wù)時(shí)其有效性易受噪聲、同類樣本點(diǎn)分布不均衡等問題的影響.為此，提出改進(jìn)路由機(jī)制的元學(xué)習(xí)少樣本文本分類模型.模型對(duì)膠囊網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)路由機(jī)制做出兩種改進(jìn)，針對(duì)噪聲干擾問題，提出基于交互信息的路由機(jī)制，捕獲同類文本間的交互信息來引導(dǎo)模型加強(qiáng)重要特征，減弱噪聲影響；針對(duì)文本樣本點(diǎn)分布不均衡的問題，提出基于...