针对文本分类的神经网络模型

摘要：

文本分类是自然语言处理领域的一项重要任务,具有广泛的应用场景,比如知识问答、文本主题分类、文本情感分析等.解决文本分类任务的方法有很多,如支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型和朴素贝叶斯(Na?ve Bayes)模型,现在被广泛使用的是以循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和文本卷积网络(TextConventional Neural Network,TextCNN)为代表的神经网络模型.本文分析了文本分类领域中的序列模型和卷积模型,并提出一种组合序列模型和卷积模型的混合模型.在公开数据集上对不同模型进行性能上的对比,验证了组合模型的性能要优于单独的模型.

关键词：文本分类、自然语言处理、神经网络

所属期刊栏目：28

资助基金：浙江省自然科学基金LQ16H180004;杭州市科技计划项目20162013A02

在线出版日期：2019-07-25（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：145-150