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文檔分類是自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中的一個基本問題。近年來，盡管針對這一問題的層級注意力網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了進(jìn)展，但由于每條句子被獨(dú)立編碼，使得模型中使用的雙向編碼器僅能考慮到所編碼句子的相鄰句子，仍然集中于當(dāng)前所編碼的句子，并沒有有效地將文檔結(jié)構(gòu)知識整合到體系結(jié)構(gòu)中。針對此問題，提出種上下文感知與層級注意力網(wǎng)絡(luò)的文檔分類方法（ CAHAN）。該方法采用分層結(jié)構(gòu)來表示文檔的層次結(jié)構(gòu)，使用注意力機(jī)制考慮文檔中重要的句子和句子中重要的單詞因素，在單詞級和句子級不僅依賴雙向編碼器來獲取上下文信息，還通過在單詞級注意機(jī)制中引入上下文向量，使單詞級編碼器基于上下文信息做出意決策全面獲取文本的上下文信息，從而提取出深度文檔特征。此外，還利用門控機(jī)制準(zhǔn)確地決定應(yīng)該考慮多少上下文信息。在兩個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的 CAHAN模型較長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、分層注意網(wǎng)絡(luò)（HAN）等模型分類效果更好，能夠提高文檔分類任務(wù)的準(zhǔn)確度。
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