AAAI 2018: 基于强化学习的文本分类

点击上方“MLNLP”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达作者：黄鑫https://zhuanlan.zhihu.com/p/60312433本文已授权，未经允许，不得二次转载看这篇论文前，建议先了解一下policy gradient RL，就更很容易理解论文思想了。论文：《Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning》代码：链接：http://coai.cs.tsinghua.edu.cn/publications/一、论文原理这篇论文在文本分类任务中，应用了policy gradient强化学习的方法，来得到更好的句子结构化表征（ID-LSTM model保留有用单词，删除无用的单词如"a","the"等；HS-LSTM model将整个序列划分为多个短语结构），从而得到更好的文本分类效果。二、模型结构Overview模型分为三个部分：策略网络（PNet)、结构化表示结构（两个LSTM Module ………………………………