递归神经网络中嵌入对抗性训练在半监督文本分类中的应用
在半监督文本分类中，对抗性训练和虚拟对抗性训练是常用的方法。但是，这些方法并不适合于稀疏的高维输入。本文提出的方法是在递归神经网络中的单词嵌入层面上进行对抗性训练和虚拟对抗性训练，来实现半监督文本分类。实验结果表明，该方法在多个基准半监督和纯监督任务上实现了最先进的结果，并且嵌入层面上的对抗性训练对单词嵌入的质量提高有很大帮助，模型也不容易过拟合。
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