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Text Categorization with Improved Deep Learning Methods
저자
Xingfeng Wang, 김희철
학술지명
Journal of Information and Communication Convergence Engineering
출판/발행연도
2018
주제
요약
본 연구는 텍스트 분류를 위해 널리 사용되는 CNN과 LSTM의 단점을 개선하여 새로운 방법을 제안합니다. 무질서 및 가변 길이 풀링을 허용하는 CNN과 입력/출력 게이트를 제거한 양방향 LSTM을 개발했으며, 제안된 방법은 토픽 및 감성 분류에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.
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