論文の概要: Optimizing News Text Classification with Bi-LSTM and Attention Mechanism for Efficient Data Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15576v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 22:23:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 12:02:22.552196
- Title: Optimizing News Text Classification with Bi-LSTM and Attention Mechanism for Efficient Data Processing
- Title（参考訳）: Bi-LSTMによるニューステキスト分類の最適化と効率的なデータ処理のための注意機構
- Authors: Bingyao Liu, Jiajing Chen, Rui Wang, Junming Huang, Yuanshuai Luo, Jianjun Wei,
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づくニューステキストの自動分類手法を提案する。
高度な機械学習アルゴリズムを導入することにより、ニューステキストの効率的な分類と管理を実現する。
ニュース業界の情報処理能力を向上させるために重要な実践的重要性を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.523790140313845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of Internet technology has led to a rapid increase in news information. Filtering out valuable content from complex information has become an urgentproblem that needs to be solved. In view of the shortcomings of traditional manual classification methods that are time-consuming and inefficient, this paper proposes an automaticclassification scheme for news texts based on deep learning. This solution achieves efficient classification and management of news texts by introducing advanced machine learning algorithms, especially an optimization model that combines Bi-directional Long Short-Term Memory Network (Bi-LSTM) and Attention Mechanism. Experimental results show that this solution can not only significantly improve the accuracy and timeliness of classification, but also significantly reduce the need for manual intervention. It has important practical significance for improving the information processing capabilities of the news industry and accelerating the speed of information flow. Through comparative analysis of multiple common models, the effectiveness and advancement of the proposed method are proved, laying a solid foundation for future news text classification research.
- Abstract（参考訳）: インターネット技術の発展は、ニュース情報の急速な増加につながった。
複雑な情報から貴重なコンテンツをフィルタリングすることは、解決すべき緊急のプロブレムになっている。
本稿では,時間的・非効率な従来の手動分類手法の欠点を考察し,ディープラーニングに基づくニューステキストの自動分類方式を提案する。
このソリューションは、高度な機械学習アルゴリズム、特に双方向長短記憶ネットワーク(Bi-LSTM)と注意機構を組み合わせた最適化モデルを導入することにより、ニューステキストの効率的な分類と管理を実現する。
実験結果から,本手法は分類の精度とタイムラインを大幅に改善するだけでなく,手作業による介入の必要性を著しく低減できることが示された。
ニュース産業の情報処理能力の向上と情報フローの高速化に重要な実践的重要性がある。
複数の共通モデルの比較分析により,提案手法の有効性と進歩が証明され,将来的なニューステキスト分類研究の基盤となる。
関連論文リスト
- CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity [49.657358248788945]
サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートのテキスト記述は、サイバー脅威に関する豊富な知識源である。
現在のCTI抽出法は柔軟性と一般化性に欠けており、しばしば不正確で不完全な知識抽出をもたらす。
CTINexusは,大規模言語モデルのテキスト内学習(ICL)を最適化した新しいフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T14:18:32Z) - Center-Sensitive Kernel Optimization for Efficient On-Device Incremental Learning [88.78080749909665]
現在のオンデバイストレーニング手法は、破滅的な忘れを考慮せずに、効率的なトレーニングにのみ焦点をあてている。
本稿では,単純だが効果的なエッジフレンドリーなインクリメンタル学習フレームワークを提案する。
本手法は,メモリの削減と近似計算により,平均精度38.08%の高速化を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T05:49:29Z) - Learning Large-scale Neural Fields via Context Pruned Meta-Learning [60.93679437452872]
本稿では,大規模ニューラルネットワーク学習のための最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。
メタテスト時間における勾配再スケーリングは、非常に高品質なニューラルネットワークの学習を可能にすることを示す。
我々のフレームワークは、モデルに依存しない、直感的で、実装が容易であり、幅広い信号に対する大幅な再構成改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:32:16Z) - Efficient Few-Shot Object Detection via Knowledge Inheritance [62.36414544915032]
Few-shot Object Detection (FSOD) は、未確認のタスクに少ないトレーニングサンプルで適応できるジェネリック検出器を学習することを目的としている。
計算量の増加を伴わない効率的なプレトレイン・トランスファー・フレームワーク(PTF)のベースラインを提案する。
また,予測された新しいウェイトと事前訓練されたベースウェイトとのベクトル長の不整合を軽減するために,適応長再スケーリング(ALR)戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T06:24:31Z) - Drill the Cork of Information Bottleneck by Inputting the Most Important
Data [28.32769151293851]
ディープニューラルネットワークを効率的にトレーニングする方法はまだ解決されていない。
情報ボトルネック(IB)理論は、最適化過程は初期適合相と次の圧縮相からなると主張している。
IB理論で表される嵌合相は、典型的サンプリングが適切に適用された場合、高い信号対雑音比で促進されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-15T09:20:36Z) - BERT-based Chinese Text Classification for Emergency Domain with a Novel
Loss Function [9.028459232146474]
本論文では,緊急事象報告分類問題に対する自動中国語テキスト分類法を提案する。
緊急イベントカテゴリの分布におけるデータ不均衡を克服するため,BERTモデルの性能向上を目的とした新たな損失関数を提案する。
提案手法は, 精度, 重み付き精度, 重み付きリコール, 重み付きF1値で最高の性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-09T05:25:00Z) - Fast discovery of multidimensional subsequences for robust trajectory
classification [0.2578242050187029]
軌道分類タスクは、毎日大量のモビリティデータが生成されるにつれて、より複雑になった。
高速分類アルゴリズムは、実アプリケーションのための軌道データにおける知識を発見するのに不可欠である。
本稿では,探索空間の削減とMASTERMovelets法の最適化により,サブトラジェクトリの高速発見法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T11:54:33Z) - Fast Few-Shot Classification by Few-Iteration Meta-Learning [173.32497326674775]
数ショット分類のための高速な最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。
我々の戦略はメタ学習において学習すべき基礎学習者の目的の重要な側面を可能にする。
我々は、我々のアプローチの速度と効果を実証し、総合的な実験分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T15:59:31Z) - Dataset Optimization Strategies for MalwareTraffic Detection [0.0]
本稿では,いくつかの最先端手法を活用・組み合わせた2つの新しいデータセット最適化手法を提案する。
第1のアプローチは、相互情報測度と感度向上に基づく特徴選択手法である。
2つ目は次元還元法に基づくオートエンコーダである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-23T19:27:22Z) - A Survey on Large-scale Machine Learning [67.6997613600942]
機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。
ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。
大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T06:07:52Z) - Incorporating Effective Global Information via Adaptive Gate Attention
for Text Classification [13.45504908358177]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-22T10:06:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。