基于卷积递归模型的文本分类研究

摘要：

近年来卷积神经网络和循环神经网络在文本分类领域得到了越来越广泛的的应用.提出一种卷积神经网络和长短时记忆网络特征融合的模型,通过长短期记忆网络作为池化层的替代来获得长期依赖性,从而构建一个联合CNN和RNN的框架来克服单卷积神经网络忽略词语在上下文中语义和语法信息的问题.所提出的方法在减少参数数量和兼顾文本序列全局特征方面起着重要作用,实验结果表明,可以通过更小的框架来实现相同级别的分类性能,并且在准确率方面超越了同类型的其他几种方法.

关键词：文本分类、卷积神经网络、循环神经网络、全局特征

所属期刊栏目：45

分类号：TN311(半导体技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目2016D01C068

在线出版日期：2019-10-28（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：29-32,36