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文本表示和分類是自然語言理解領(lǐng)域的研究熱點。目前已有很多文本分類方法，包括卷積網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、自注意力機制以及它們的結(jié)合。但是，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)并不能從根本上提高文本分類的性能，好的文本表示才是文本分類的關(guān)鍵。為了獲得妤的文本表示，提高文本分類性能，構(gòu)建了基于LSTM的表示學習-文本分類模型，其中表示學習模型利用語言模型為文本分類模型提供初始化的文本表示和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。文中主要采用對抗訓練方法訓練語言模型，即在詞向量上添加擾動枃造對抗樣本，再利用對抗樣本和原始樣本一起訓練模型，通過提升模型對對抗樣夲的正確分類能力，提高文本表示的質(zhì)量，増強模型的泛化性能，從而改善分類模型的分類效果。實驗結(jié)果表明，基于對抗訓練的文本分類方法在基準數(shù)據(jù)集 Agnews，IMDB， Dbpedia上分別實現(xiàn)了92.9%，93.2%，98.9%的準確率，證明了該方法能夠有效提高文本分類模型的分類性能。
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