La clasificación semántica de los discursos largos chinos es una tarea importante y difícil. El texto de los discursos es de alta dimensión y escaso. Además, cuando el número de clases del conjunto de datos es grande, la distribución de los datos estará muy desequilibrada. Para resolver estos problemas, proponemos un novedoso modelo integral denominado CRAFL, que se basa en la capa convolucional con mecanismo de atención, redes neuronales recurrentes y una función de pérdida focal mejorada. En primer lugar, la red residual (ResNet) extrae las representaciones semánticas de las frases a partir de los vectores de incrustación de palabras y reduce la dimensionalidad de la matriz de entrada. A continuación, el mecanismo de atención diferencia el foco en la salida de ResNet, y la capa de memoria a corto plazo aprende las características de las secuencias. Por último, pero lo más importante, aplicamos una función de pérdida focal mejorada para mitigar el problema del desequilibrio de clases de los datos. Nuestro modelo se compara con otros modelos del estado del arte en el conjunto de datos de discurso largo, y el modelo CRAFL ha demostrado ser más eficiente para esta tarea.
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