基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类

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摘要： 多领域文本分类存在领域差异和词汇差异，导致分类的准确性和泛化性低，传统方法无法取得很好的效果. 针对上述问题，本文提出基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类方法，将任务建模为从综合特征中提取任务专属特征的分层学习表示问题. 首先基于信息瓶颈原理，将综合特征和任务专属特征之间存在的冗余信息（剩余2426字）

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