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| 基于LDA和BiGRU的文本分类 | |
| 引用本文： | 冼广铭,王鲁栋,曾碧卿,梅灏洋,陶睿.基于LDA和BiGRU的文本分类[J].计算机技术与发展,2022(4):15-20. |
| 作者姓名： | 冼广铭 王鲁栋 曾碧卿 梅灏洋 陶睿 |
| 摘 要： | 文本分类是自然语言处理的基础任务,文本中的特征稀疏性和提取特征所用的神经网络影响后续的分类效果.针对文本中的特征信息不足以及传统模型上下文依赖关系方面不足的问题,提出经过TF-IDF加权的词向量和LDA主题模型相融合,利用双向门控循环神经网络层(BiGRU)充分提取文本深度信息特征的分类方法.该方法主要使用的数据集是天... |
| 关 键 词： | LDA主题模型 BiGRU Word2vec 深度学习 文本分类 |