基于BLSTM的詩詞風(fēng)格分類技術(shù)研究
關(guān)鍵詞：詩詞風(fēng)格分類 深度學(xué)習(xí) bilstm 詞向量
摘要：詩詞的風(fēng)格分類其實(shí)質(zhì)是文本分類問題。相比于傳統(tǒng)的基于詞袋或N-Gram的文本分類方法忽略字詞之間的上下文聯(lián)系,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將文本分類處理為序列化分類問題,取得更高的效率和準(zhǔn)確率。將雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BiL?STM)運(yùn)用到中文古詩詞風(fēng)格分類中,通過詩詞字、詞向量與BiLSTM結(jié)合構(gòu)建基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文古詩詞分類模型,與傳統(tǒng)的分類模型相比,顯著的提高分類效果。并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于中文古詩詞語料庫的詩詞字或詞向量模型比基于現(xiàn)代漢語語料庫的詞向量模型分類準(zhǔn)確率更高。
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