论文写作分析之一 《基于混合注意力Seq2seq模型的选项多标签分类》
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了论文写作分析之一 《基于混合注意力Seq2seq模型的选项多标签分类》相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
[1] 参考论文信息
论文名称:《基于混合注意力Seq2seq模型的选项多标签分类》
发布期刊:《计算机工程与应用》
期刊信息:CSCD扩展
论文写作分析摘要:本文非常典型,把几个模型里的亮点抽出缝合在一起,然后放在一个从来没使用过的领域上跑。这种写法简直就是我的理想型。
[2] 参考论文分解
这篇论文的支撑点有二:模型和新领域。
[2.1] 从模型来看
先看一下论文给出的模型:
模型使用到的点有:
1、混合注意力机制+Seq2Seq模型(Hybrid Attention of Seq2seq Model)
2、多头自注意力机制(Multi-Head self-Attention)
3、标签嵌入(Label-Embedding)
4、掩码模块(Masked Softmax)
开始分析:
本文模型是另外三篇论文的融合,分别是:
1、《SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification》提出的模型和本文提出的模型不能说相差不大,只能说一模一样。本文是在SGM模型的基础上改动的。
2、SGM是注意力机制,本文是混合注意力机制+多头自注意力机制,混合注意力机制来自《Semantic-Unit-Based Dilated Convolution for Multi-Label Text Classification》,多头自注意力机制来自《Attention is All You Need》。
3、SGM是全局嵌入,本文是标签嵌入。
除此之外,SGM来提出了用波束搜索算法找出预测路径,本文没有说。
【注】:
《SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification》博客地址:这里!!!
《Semantic-Unit-Based Dilated Convolution for Multi-Label Text Classification》博客地址:这里!!!
《Attention is All You Need》博客地址:这里!!!
最后,看一下SGM模型图:
[2.2] 从应用领域来看
我们普通使用的是,新闻文本多标签分类、论文摘要文本多标签分类。
开始分析:
本文是对高考语文试卷的阅读理解的答案拿出来,每个选项当作一个文本,一共有5个标签:写作技巧类、思想情感类、词句理解类、分析综合类、因果推理类。
脱去外壳它就是个普普通通的多标签文本分类,但是文中提到的名词有:选项多标签分类 。总得来说就是讲故事的能力要很不错。
[3] 总结
如果实在写不出来论文,不妨试试缝合模型+找个新领域。
以上是关于论文写作分析之一 《基于混合注意力Seq2seq模型的选项多标签分类》的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
论文写作分析之六《基于WordVec和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法》
[翻译] 可视化神经网络机器翻译模型(Seq2Seq模型的注意力机制)
[翻译] 可视化神经网络机器翻译模型(Seq2Seq模型的注意力机制)