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基于数据增强式对比学习的文本分类研究.pdf

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摘要

摘要

文本分类是自然语言处理的一个重要分支,在情感分析、意图分析、新闻过滤和

文档分类等方面应用广泛。深度学习模型在文本分类中取得的巨大成功,通常是建立

在大量的优质训练数据上,但这些数据在实际应用中并不容易获得。因此,当训练数

据有限时,为了提高文本分类模型的泛化能力,数据增强技术受到了学术界和工业界

的重视。好的特征表示对模型的训练也至关重要,而通过对比损失训练能帮助模型学

习到更好的特征表示,进而提高文本分类任

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