结合主题模型词向量的CNN文本分类

摘要：

挖掘微博文本中的信息对自动问答、舆情分析等应用研究具有重要意义.文本数据的分类研究是文本数据挖掘的基础.本文提出将Word2vec和LDA(Latent Dirichlet Allocation)的文本表示同时输入卷积神经网络模型进行高层语义特征抽象和分类学习,使得输入的词向量既能表现词语之间的语义信息又能体现文本的主题思想.首先用Word2vec和LDA模型分别在语料库中学习产生词向量,然后词向量分别级联得到各自的文本矩阵表示,最后将文本矩阵作为2个通道同时输入到卷积神经网络做分类训练,并通过微博数据实验验证了该方法的有效性.

关键词：Word2vec、LDA、文本分类、卷积神经网络

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省应用基础研究项目201801D221179;教育部产学合作协同育人项目201801128011

在线出版日期：2019-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7-10