کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6856471 | 1437958 | 2018 | 37 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Generative Model for category text generation
ترجمه فارسی عنوان
یک مدل نسل برای نسل متنی دسته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رده بندی جمله، شبکه های مشروح تولیدی، مدل های تولیدی، نظارت بر یادگیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The neural network model has been the fulcrum of the so-called AI revolution. Although very powerful for pattern-recognition tasks, however, the model has two main drawbacks: it tends to overfit when the training dataset is small, and it is unable to accurately capture category information when the class number is large. In this paper, we combine reinforcement learning, generative adversarial networks, and recurrent neural networks to build a new model, termed category sentence generative adversarial network (CS-GAN). Not only the proposed model is able to generate category sentences that enlarge the original dataset, but also it helps improve its generalization capability during supervised training. We evaluate the performance of CS-GAN for the task of sentiment analysis. Quantitative evaluation exhibits the accuracy improvement in polarity detection on a small dataset with high category information.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 450, June 2018, Pages 301-315
Journal: Information Sciences - Volume 450, June 2018, Pages 301-315
نویسندگان
Yang Li, Quan Pan, Suhang Wang, Tao Yang, Erik Cambria,