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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(diǎn)。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(jī)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(xué)習(xí)-文本分類模型，其中表示學(xué)習(xí)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(duì)抗訓(xùn)練方法訓(xùn)練語言模型，即在詞向量上添加擾動(dòng)?xùn)囋鞂?duì)抗樣本，再利用對(duì)抗樣本和原始樣本一起訓(xùn)練模型，通過提升模型對(duì)對(duì)抗樣夲的正確分類能力，提高文本表示的質(zhì)量，増強(qiáng)模型的泛化性能，從而改善分類模型的分類效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于對(duì)抗訓(xùn)練的文本分類方法在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 Agnews，IMDB， Dbpedia上分別實(shí)現(xiàn)了92.9%，93.2%，98.9%的準(zhǔn)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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