《表1 参数设置：基于双向长效注意力特征表达的少样本文本分类模型研究》

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《基于双向长效注意力特征表达的少样本文本分类模型研究》

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本文的评价指标为文本分类的准确率，准确率为文本被正确分类的数量占总数量的百分比。将BLAN模型在NVDIA GTX1080Ti GPU的计算机上进行训练。其中，部分参数设置参考了其他少样本文本分类模型的经验，包括Bi-TCN隐藏层节点数、卷积核大小以及注意力维度等。其他参数根据实验进行调整，包括注意力特征表达模块中头数h以及模型学习率等，其中注意力特征表达模块中头数h决定了文本特征基个数，影响文本鉴别性特征的表达，因此，本文在消融实验中分析了该参数的设置。具体参数设置如表1所示。