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短文本通常是由几个到几十个词组成,长度短、特征稀疏,导致短文本分类的准确率难以提升。为了解决此问题,提出了一种基于局部语义特征与上下文关系融合的中文短文本分类算法,称为Bi-LSTM_CNN_AT,该算法利用CNN提取文本的局部语义特征,利用Bi-LSTM提取文本的上下文语义特征,并结合注意力机制,使得Bi-LSTM_CNN_AT模型能从众多的特征中提取出和当前任务最相关的特征,更好地进行文本分类。实验结果表明,Bi-LSTM_CNN_AT模型在NLP&CC2017的新闻标题分类数据集18个类别中的分类准确率为81.31%,比单通道的CNN模型提高2.02%,比单通道的Bi-LSTM模型提高1.77%。 相似文献
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通过精确测定浓度范围在110%~119%的多聚磷酸的浓度,配之以理论分析,系统地比较研究了新型Nessler管粘度法和传统的酸碱滴定法、平均链长法的测试精度及稳定性.对于Nessler管粘度法,通过Matlab软件对数据的分析,得到多聚磷酸的粘度-浓度关系曲线,从理论上证明了在多聚磷酸浓度大于115%时该方法具有显著的优越性.同时,通过分析多聚磷酸的粘度-温度关系,定量地估计了控温精度对浓度测试精度的影响.更重要的是通过对Nessler粘度管的改进,大大地提高了多聚磷酸得测试精度及重复性. 相似文献