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HIERARCHICAL NEURAL NETWORKS WITH GRANULARIZED ATTENTION

机译:具有粒化关注的分层神经网络

摘要

Techniques disclosed herein relate to generating and applying a granular attention hierarchical neural network model to classify a document. In various embodiments, data indicative of the document may be obtained (102) and processed (104) into a first layer of two or more layers of a hierarchical network model using a dual granularity attention mechanism to generate first layer output data, wherein the dual granularity attention mechanism weighs some portions of the data indicative of the document more heavily. Some portions of the data indicative of the document are integrated into the hieratical network model during training of the dual granularity attention mechanism. The first layer output data may be processed (106) in the second of two or more layers of the hierarchical network model to generate second layer output data. A classification label can be generated (108) from the second layer output data.
机译:本文公开的技术涉及生成和应用粒度注意分层神经网络模型以对文档进行分类。 在各种实施例中,可以使用双粒度注意机制获得(102)和处理(104)到分层网络模型的两个或更多个层的第一层中,以产生第一层输出数据,其中双重 粒度注意机制重量对文件的一些部分更加重大。 在训练双粒度注意机制的训练期间,指示文档的数据的一些部分被集成到互际网络模型中。 第一层输出数据可以在分层网络模型的两层或更多层的第二层中处理(106)以产生第二层输出数据。 可以从第二层输出数据生成(108)来生成分类标签。

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