【摘 要】
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大部分电子商务网站为了吸引用户的关注,通常将商品的很多属性也纳入到商品名称中,使得商品名称中包括了冗余的信息,并产生不一致性.为解决这一的问题,提出了一个基于自注意
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1501252,U1811264,61562014);广西自然科学基金重点项目(2018GXNSFDA281049);桂林电子科技大学研究生优秀论文培养项目(17YJPYSS17);广西可信软件重点实验室研究课题(kx201916)
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大部分电子商务网站为了吸引用户的关注,通常将商品的很多属性也纳入到商品名称中,使得商品名称中包括了冗余的信息,并产生不一致性.为解决这一的问题,提出了一个基于自注意力机制的商品名称精简模型,并针对自注意力机制网络无法直接捕捉商品名称序列特征的问题,利用门控循环单元的时序特性对自注意力机制进行了时序增强,以较小的计算代价换取了商品命名精简任务整体性能的提升.在公开商品短标题数据集LESD4EC的基础上,构造了商品名称精简数据集LESD4EC_L和LESD4EC_S,并进行了模型验证.一系列的实验结果表明本,
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