融合多粒度信息的文本向量表示模型
關(guān)鍵詞：文本分類 詞向量 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主題模型
摘要：【目的】更加全面地提取文本語義特征,提高文本向量對文本語義的表示能力?！痉椒ā客ㄟ^卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取詞粒度、主題粒度和字粒度文本特征向量,通過“融合門”機制將三種特征向量融合得到最終的文本向量,并進行文本分類實驗?！窘Y(jié)果】該模型在搜狗語料庫文本分類實驗上的準確率為92.56%,查準率為92.33%,查全率為92.07%,F1值為92.20%,較基準模型Text-CNN分別提高2.40%,2.05%,1.77%,1.91%?！揪窒蕖吭~序關(guān)系范圍較小,語料庫規(guī)模較小?！窘Y(jié)論】該模型可以更加全面地提取文本語義特征,得到的文本向量對文本語義表示能力更強。
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