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基于双重蒸馏和注意力机制的转导学习的文本分类研究.pdf

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    摘要

    自然语言处理当前被应用于多种场景，如信息检索、信息提取与文本挖掘等。在

    不同的应用场景下，不同自然语言处理任务的分类需求也有所不同。

    一方面，当前数据丰富的现状导致数据集中噪声数据较多，进行文本分类任务的

    模型中需要针对该问题降低噪声的干扰。当前对文本分类模型的准确率要求较高，需

    要采取适当的策略和技术来提高准确率。另一方面，在标记数据相对数据文本较少的

    数据集的应用场景中，当前主流的文本分类模型对文本特征提取仍存在一些不足，对

    标记数据依赖性较强且难以理解复杂的句子结构。另外，文本

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