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基于類別特征擴展的短文本分類方法研究

摘要:【目的】針對短文本分類中的內容稀疏問題,提出一種基于類別特征擴展的短文本分類方法?!痉椒ā渴褂酶倪M后的TF-IDF模型以及LDA主題模型構建基于類別特征的關鍵詞集與主題分布集,完成對短文本內容及詞匯向量表征上的擴充,并在此基礎上通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對短文本分類?!窘Y果】實驗結果表明,基于類別特征擴展后的短文本在分類的準確率上提升3%,在召回率上提升4.1%?!揪窒蕖績H使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行驗證?!窘Y論】基于類別特征擴展的短文本分類方法能夠克服短文本分類中的內容稀疏問題,提高短文本分類的性能。

關鍵詞:
  • 詞向量  
  • lda  
  • 模型  
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡  
  • 短文本分類  
作者:
邵云飛; 劉東蘇
單位:
西安電子科技大學經(jīng)濟與管理學院; 西安710126
刊名:
數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)

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數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:10-1478/G2。堅持指導性與實用性相結合的原則,創(chuàng)辦于1980年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。