論文の概要: Incorporating Effective Global Information via Adaptive Gate Attention for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09673v1
• Date: Sat, 22 Feb 2020 10:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 19:28:44.903358
• Title: Incorporating Effective Global Information via Adaptive Gate Attention for Text Classification
• Title（参考訳）: テキスト分類のための適応ゲート注意による効果的なグローバル情報の導入
• Authors: Xianming Li, Zongxi Li, Yingbin Zhao, Haoran Xie, Qing Li
• Abstract要約: 複数のベースラインモデルと比較して,単純な統計情報により分類性能が向上することを示す。 本稿では,グローバル情報を用いた適応ゲート注意モデル (AGA+GI) と呼ばれるゲート機構を持つ分類器を提案する。 実験の結果,提案手法はCNNベースの手法やRNNベースの手法よりも精度が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.45504908358177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dominant text classification studies focus on training classifiers using textual instances only or introducing external knowledge (e.g., hand-craft features and domain expert knowledge). In contrast, some corpus-level statistical features, like word frequency and distribution, are not well exploited. Our work shows that such simple statistical information can enhance classification performance both efficiently and significantly compared with several baseline models. In this paper, we propose a classifier with gate mechanism named Adaptive Gate Attention model with Global Information (AGA+GI), in which the adaptive gate mechanism incorporates global statistical features into latent semantic features and the attention layer captures dependency relationship within the sentence. To alleviate the overfitting issue, we propose a novel Leaky Dropout mechanism to improve generalization ability and performance stability. Our experiments show that the proposed method can achieve better accuracy than CNN-based and RNN-based approaches without global information on several benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 支配的なテキスト分類研究は、テキストインスタンスのみを使用したトレーニング分類や外部知識の導入(例えば、手工芸の特徴やドメインエキスパート知識)に焦点を当てている。 対照的に、単語頻度や分布といったコーパスレベルの統計機能はうまく活用されていない。 本研究は,いくつかのベースラインモデルと比較して,これらの単純な統計情報により分類性能が向上することを示す。 本稿では,グローバル情報を用いた適応ゲート注意モデル (AGA+GI) と呼ばれるゲート機構を持つ分類器を提案する。 オーバーフィッティング問題を緩和するために,一般化能力と性能安定性を向上させるための新しいLeaky Dropout機構を提案する。 提案手法は,複数のベンチマークでグローバル情報を得ることなく,cnnベースおよびrnnベースの手法よりも精度が向上することを示す。

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