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HYBRID MODEL FOR SHORT TEXT CLASSIFICATION WITH IMBALANCED DATA

机译:数据不平衡的短文本分类的混合模型

摘要

A method of text classification includes generating a text embedding vector representing a text sample and applying weights of a regression layer to the text embedding vector to generate a first data model output vector. The method also includes generating a plurality of prototype embedding vectors associated with a respective classification labels and comparing the plurality of prototype embedding vectors to the text embedding vector to generate a second data model output vector. The method further includes assigning a particular classification label to the text sample based on the first data model output vector, the second data model output vector, and one or more weighting values
机译:文本分类的方法包括:生成表示文本样本的文本嵌入矢量,并将回归层的权重应用于文本嵌入矢量,以生成第一数据模型输出矢量。该方法还包括生成与各个分类标签相关联的多个原型嵌入向量,并将多个原型嵌入向量与文本嵌入向量进行比较以生成第二数据模型输出向量。该方法还包括基于第一数据模型输出向量,第二数据模型输出向量和一个或多个加权值,将特定的分类标签分配给文本样本。

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