基于層級自適應(yīng)微調(diào)的長文本分類算法研究

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作者簡介：鄭堅燚（1997— ），男，廣東汕頭人，工程師，碩士；研究方向：自然語言處理。

摘要：隨著算力的提升，文本分類算法已進入深度學(xué)習(xí)時代。文章以深度學(xué)習(xí)下的自適應(yīng)微調(diào)長文本分類模型為基礎(chǔ)，針對其策略網(wǎng)絡(luò)存在決策能力不足與離散噪聲這一問題，結(jié)合現(xiàn)有分層模型展開研究，提出融合層編碼的層級自適應(yīng)微調(diào)長文本分類模型，力求推進模型在長文本分類任務(wù)上的性能。（剩余6299字）