إعادة تضمين عينات صعبة عبر المعلومات المتبادلة مقيدة زيادة في زيادة الممتلكات

عادة ما يتم تصريف عينات صعبة من فئة الأقليات في تصنيف النص غير المتوازنين لأنها مضمنة في منطقة دلالية متداخلة مع فئة الأغلبية. في هذه الورقة، نقترح معلومات متبادلة إطار متبادل إطار عمل إطفاء دلالة (MISO) يمكن أن تولد مثيلات مرساة لمساعدة شبكة العمود الفقري على تحديد موضع إعادة تضمين التمثيل غير المتداخلة لكل عينة صعبة لكل عينة صعبة. يتكون ميسو من (1) وحدة دموية دلالية تتعلم دلالات متشابكة بين العينات الصعبة والأغلبية مع آلية اهتمام متعدد الأهمية التكيفية، (2) فقدان المعلومات المتبادلة التي تفرض نموذجنا لتعلم تمثيلات جديدة من دلالات متشابكة في غير منطقة متداخلة من فئة الأقليات، و (3) فك تشفير المشفر المقدم من الأقميات التي تتلألؤها التي تتلألؤها الدلالية التي تثبت أن تظل ترتباطاتها مع فئة الأقليات، ثم باستخدام هذه التمثيلات الدلالية في الإعفاء من أجل توليد مثيلات مرساة لكل عينة صعبة. تظهر التجارب في مجموعة متنوعة من مهام تصنيف النص غير المتوازنة أن مثيلات المرساة تساعد المصنفين على تحقيق تحسينات كبيرة على خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط طويلة.