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基于深度学习的中文文本分类算法

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针对现有情感分析模型将卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)建模分离的状况,论文提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和CNN相结合并带有注意力机制(Attention)的文本分类模型.模型先获取上下文语义特征,再融合局部语义特征,同时对每一时刻的特征信息给予多个不同权重关注.实验表明,该模型可以有效地增强分类语义特征的捕获能力,比使用单一神经网络或者它们的任意两两组合,该模型不论在训练速度还是在预测准确度方面都有很好的改善.
Chinese Text Classification Algorithm Based on Deep Learning

薛兴荣、靳其兵

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北京化工大学信息科学与技术学院 北京 100029

深度学习 文本分类 文本情感识别 混合神经网络 特征提取

国家自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项基金

6167300462173132XK1802-4

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.022

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(1)
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