【基于状态空间模型的高效长文档分类】长文档分类任务一直是自然语言处理领域的研究热点。它是一个常见而又具有挑战性的任务。如何有效地从长文档中提取关键特征和信息以便进行准确的分类成为了研究人员关注的重点问题。在本文中，研究人员介绍了项基于状态空间模型方法的创新技术Mamba模型，并将该模型应用于长文档分类并评估了其在四个数据集(Hyperpartisan, 20 Newsgroups, EURLEX, and CMU Book Summary)上的有效性。结果显示，Mamba模型不仅在分类准确率和F1分数方面超越了BERT和 Longformer等传统Transformer模型，而且在训练和推理时间方面也表现出卓越的效率。总的来说，Mamba模型能够有效地管理和分类长文档，为其在法律文件分析、全面的文献综述和广泛的数据分类等任务中的应用铺平了道路。相关研究结果已发表在《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》上。DOI: 10.4236/jilsa.2024.163009 O网页链接 #论文发表#自然语言处理超话#长文档分类#