卷积神经网络的短文本分类方法

摘要：

短文本分类是自然语言处理的一个研究热点.为提高文本分类精度和解决文本表示稀疏问题,提出了一种全新的文本表示(N-of-DOC)方法.采用Word2Vec分布式表示一个短语,将其转换成的向量作为卷积神经网络模型的输入,经过卷积层和池化层提取高层特征,输出层接分类器得出分类结果.实验结果表明,与传统机器学习(K近邻,支持向量机,逻辑斯特回归,朴素贝叶斯)相比,提出的方法不仅能解决中文文本向量的维数灾难和稀疏问题,而且在分类精度上也比传统方法提高了4.23％.

关键词：卷积神经网络、短文本分类、文本表示、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：28

资助基金：浙江省自然科学基金LY17E050028

在线出版日期：2019-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：137-142