基于谱聚类胶囊网络的文本分类方法

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摘  要：传统胶囊网络（CapsNet）在计算时使用的动态路由算法需要多次迭代，针对这一问题，文章提出一种基于谱聚类的胶囊网络模型（Spectral Clustering Capsule Network，SC-Caps）并将其应用于文本分类任务。这种模型首先使用卷积层对文本进行特征提取，在初级胶囊层将提取的标量特征转化为向量特征，再利用谱聚类算法将高维的向量特征转化为较低维的子向量特征，并在卷积胶囊层学习局部与全局之间的关系映射。（剩余7940字）

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