面向文本分类的深度置信网络特征提取方法研究

摘要：

在对文本分类领域发展现状进行研究的基础上,提出了一种面向文本分类的深度置信网络特征提取方法,通过引入词向量模型和深度置信网络解决传统文本分类方法在文本表示及特征提取方面存在的语义缺失问题,实验结果表明,该方法在文本分类中有更高的准确率.

关键词：文本分类、深度学习、深度置信网络、词向量模型、特征提取

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：NSFC-通用技术基础研究联合基金U1636208

在线出版日期：2018-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-94