10.11896/j.issn.1002-137X.2016.8.055
基于耦合关系模型的文本分类研究
对文本的特征提取方法以及深度神经网络的分类器的搭建进行研究.首先,在全局和局部的特征提取方法的基础上,通过对文本特征内耦合关系和文本特征间耦合关系进行分析,确定用于分类的文本特征,建立文本特征的耦合关系模型;其次,将文本特征作为深度神经网络输入层进行分类;最后,通过逐层无监督的方式对网络进行训练,在顶层增加区分性结点来实现文本分类功能.
耦合关系、深度学习、深度置信网络、文本分类
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TP181(自动化基础理论)
国家科技支撑项目2013BAH12F02
2016-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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273-276