報告題目：基于“詞嵌入袋”的文本分類

英文題目：Bag-of-Embeddings for Text Classification

主講人：金澎 教授

主講人單位：樂山師范學院

時間：2019年4月11日（周四）16:00

地點：明理樓B306

主辦：西南石油大學科研處、計算機科學學院

報告摘要：

一詞多義在自然語言中是普遍現象，這給文本分類等任務帶來巨大挑戰。即便采用詞嵌入（word embedding）方法，該問題仍未得到有效解決。我們研究發現同一個詞在不同文本類中表現出不同的分布特性。基于上述假設，提出基于“詞嵌入袋”的文本分類模型。該模型在訓練時，兩種詞向量同時學習：無標簽詞向量在全部文檔中學習，捕獲的是全部文檔中的上下文信息。帶標簽的詞向量只在標簽類樣本中學習，捕獲的是該類中的上下文信息。由于這兩種模型很好地表示了文本，實驗中僅采用簡單的貝葉斯分類器就獲得了極佳的性能。

報告人簡介：

金澎，博士、教授、碩士生導師。現于樂山師范學院計算機科學學院任教，互聯網自然語言智能處理省高校重點實驗室主任，四川省學術技術帶頭人后備人選。2009年7月畢業于北京大學信息科學技術學院計算語言學研究所，獲理學博士學位。主要研究領域為自然語言處理。發表論文50余篇，其中三大檢索論文36篇；授權國家發明專利一項；主持國家自然科學基金二項；翻譯學術專著一部。