[研究目的]随着国内智库的不断发展和建设,智库成果越来越多,涉及领域也纷繁复杂。为了方便决策者对所关注问题的查找,以及对问题类型的判断,需要对智库研究成果资源进行有效的数字化管理,本研究旨在研究如何对智库文本成果资源进行有...[研究目的]随着国内智库的不断发展和建设,智库成果越来越多,涉及领域也纷繁复杂。为了方便决策者对所关注问题的查找,以及对问题类型的判断,需要对智库研究成果资源进行有效的数字化管理,本研究旨在研究如何对智库文本成果资源进行有效分类,从而实现智库成果高效系统的数据化管理。[研究方法]针对智库文本成果多为长文本的特点,利用基于Self-Attention的层次结构文本分类模型SHTC(Hierarchical structure model based on self-attention)依次从词、句两个层面对文本语义进行学习,并使用多尺寸卷积层提取关键特征信息获得最终的文档表示,再通过Softmax层进行分类。[研究结论]结果表明,基于Self-Attention的层次结构模型SHTC在智库文本分类任务中准确率达到82.43%,在智库文本分类任务上具有更优的分类效果。展开更多
文摘[研究目的]随着国内智库的不断发展和建设,智库成果越来越多,涉及领域也纷繁复杂。为了方便决策者对所关注问题的查找,以及对问题类型的判断,需要对智库研究成果资源进行有效的数字化管理,本研究旨在研究如何对智库文本成果资源进行有效分类,从而实现智库成果高效系统的数据化管理。[研究方法]针对智库文本成果多为长文本的特点,利用基于Self-Attention的层次结构文本分类模型SHTC(Hierarchical structure model based on self-attention)依次从词、句两个层面对文本语义进行学习,并使用多尺寸卷积层提取关键特征信息获得最终的文档表示,再通过Softmax层进行分类。[研究结论]结果表明,基于Self-Attention的层次结构模型SHTC在智库文本分类任务中准确率达到82.43%,在智库文本分类任务上具有更优的分类效果。