我们提出了一种用于句子分类的Squeeze-and-Excitation卷积神经网络(SECNN),通过多个CNN的特征图作为句子表示的不同通道,并结合通道注意机制(SE attention mechanism)学习不同通道特征的注意权重,实现了先进的句子分类性能。
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