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文本表示和分類是自然語言理解領域的研究熱點。目前已有很多文本分類方法，包括卷積網絡、遞歸網絡、自注意力機制以及它們的結合。但是，復雜的網絡并不能從根本上提高文本分類的性能，好的文本表示才是文本分類的關鍵。為了獲得妤的文本表示，提高文本分類性能，構建了基于LSTM的表示學習-文本分類模型，其中表示學習模型利用語言模型為文本分類模型提供初始化的文本表示和網絡參數。文中主要采用對抗訓練方法訓練語言模型，即在詞向量上添加擾動枃造對抗樣本，再利用對抗樣本和原始樣本一起訓練模型，通過提升模型對對抗樣夲的正確分類能力，提高文本表示的質量，増強模型的泛化性能，從而改善分類模型的分類效果。實驗結果表明，基于對抗訓練的文本分類方法在基準數據集 Agnews，IMDB， Dbpedia上分別實現了92.9%，93.2%，98.9%的準確率，證明了該方法能夠有效提高文本分類模型的分類性能。
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