2017文本分类任务经典论文如下
1.Very Deep Convolutional Networks for Text Classification
基本信息:2017 aCL 200+
模型框架:字符级卷积,和resnet结构很相似,最后加了三层全连接层,三次池化,在所有的卷积之后,有一个k-max pooling 去统一维度
2.Bag of Tricks for Efficient Text Classification
2017 acl 800+
3.generative and discriminative text classification with recurrent neural networks
2017 arxiv 引用量:40+
4.Combining Knowledge with Deep Convolutional Neural Networks for Short Text Classification
2017 IJCAI 36+
卷积核和池化的过程 Text CNN 对应的计算方式一样,下图画的不太明确;文中介绍了一些短文本的特征。
创新点:加入了character对语义的微调,文本的概念化表达