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一种A-BiLSTM的中文图书分类方法

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针对图书文本数据高维度、语义复杂难以进行图书分类的难题,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(A-BiLSTM)方法.首先,从待分类文本中提取词向量以进行句子建模;然后利用BiLSTM对上下文连接关系进行表征;再利用注意力机制对BiLSTM隐藏层的信息给予不同的关注度,凸显重要信息;最后,用Softmax分类器对处理后的上下文信息进行分类.通过网络爬虫爬取重庆第二师范学院图书馆的馆藏图书信息,制作成5类图书数据集并展开实验,A-BiLSTM的分类正确率达92.04％.对比验证表明,A-BiLSTM能够捕获图书文本信息的语义,且优于其他文本分类方法.
A Chinese Book Classification Method Based on A-BiLSTM Model

刘娟

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重庆化工职业学院,重庆401228

四川学术成果分析与应用研究中心,四川成都610039

图书分类 双向长短时记忆神经网络 注意力机制 文本语义

四川学术成果分析与应用研究中心项目重庆市教委人文社科研究项目

XSCG2019-00617SKG213

2021

10.11907/rjdk.202065

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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