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Enhancing Deep Learning Semantics:The Diffusion sampling and Label-Driven Co-attention Approach

Computers, Materials & Continua 2024年第5期79卷 1939-1956页

作者： ChunhuaWang Wenqian Shang Tong Yi Haibin Zhu State Key Laboratory of Media Convergence and Communication Communication University of ChinaBeijing100024China School of Computer and Cyber Sciences Communication University of ChinaBeijing100024China School of Computer Science and Engineering Guangxi Normal UniversityGuilin541004China Department of Computer Science Nipissing UniversityNorth BayON P1B 8L7Canada

The advent of self-attention mechanisms within Transformer models has significantly propelled the advancement of deep learning algorithms,yielding outstanding achievements across diverse ***,self-attention mechanisms falter when applied to datasets with intricate semantic content and extensive dependency *** response,this paper introduces a Diffusion sampling and Label-Driven Co-attention Neural Network(DSLD),which adopts a diffusion sampling method to capture more comprehensive semantic information of the ***,themodel leverages the joint correlation information of labels and data to introduce the computation of text representation,correcting semantic representationbiases in thedata,andincreasing the accuracyof semantic ***,the model computes the corresponding classification results by synthesizing these rich data semantic *** on seven benchmark datasets show that our proposed model achieves competitive results compared to state-of-the-art methods.

关键词： Semantic representation sampling attention label-driven co-attention attention mechanisms

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