基于XLNet+BiGRU+Att(Label)的文本分类模型

传统的词向量嵌入模型,如Word2Vec、GloVe等模型无法实现一词多义表达;传统的文本分类模型也未能很好地利用标签词的语义信息。基于此,提出一种基于XLNet+BiGRU+Att(Label)的文本分类模型。首先用XLNet生成文本序列与标签序列的动态词向量表达;然后将文本向量输入到双向门控循环单元(BiGRU)中提取文本特征信息;最后将标签词与注意力机制结合,选出文本的倾向标签词,计算倾向标签词与文本向量的注意力得分,根据注意力得分更新文本向量。通过对比实验,本文模型比传统模型在文本分类任务中的准确率更高。使用XLNet作为词嵌入模型,在注意力计算时结合标签词能够提升模型的分类性能。

从额济纳到鄂尔多斯

10月17日,额济纳发现新冠疫情,导致上万名游客滞留。政府对游客进行了分批次、有序安置,同属内蒙古自治区的鄂尔多斯市成为重要的临时安置点。10月30日以来,鄂尔多斯市先后承接两批共计1745名阿拉善盟额济纳滞留游客。自转运滞留游客的火车驶离额济纳,鄂尔多斯的媒体人便进入战斗状态。本刊联系上鄂尔多斯日报社派出的前方全媒记者采访组,在此分享马雪君、赵泽霖、刘柏霆三位记者的的战“疫”故事——。