基于变分自编码器的商品文本分类算法设计

智能商品分类作为电商平台的重要组成部分越来越受到关注。以商品标题文本数据为研究对象,首先对现有模型中存在的问题进行了概述,其次对变分自编码器相关算法进行了介绍,最后为弥补商品标题文本数据中存在的不均衡问题,提出了一种基于变分自编码器的商品文本分类算法。在公开的商品标题分类数据集上进行的实验结果证明了提出算法的有效性。     

一种基于高层特征融合的网络商品分类

为了利用商品文本标题实现商品自动分类,提出一种基于高层特征融合的商品分类模型.首先,提出基于字嵌入和词嵌入的文本底层特征表示法,进而获得更强的商品标题结构特征表达;其次,提出了联合自注意力、卷积神经网络和通道注意力的机制,对文本标题的底层特征进行增强并获得高层增强特征;最后,通过将文本的字嵌入和词嵌入的高层增强特征进行融合,最终获得商品文本标题的综合特征,并实现商品自动分类.以商品标题语料作为数据集进行了实验,实验结果表明,该模型对三级商品类别的分类精度能够达到84.348%,召回率和F1值分别达到了47.8%和49.4%,优于现有可用于商品文本标题分类的先进短文本分类方法.