| 一种融合语义知识和BiLSTM-CNN的短文本分类方法 |
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| 引用本文： | 杨秀璋,李晓峰,袁杰,李坤琪,杨鑫,罗子江.一种融合语义知识和BiLSTM-CNN的短文本分类方法[J].计算机时代,2021(11):49-54. |
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| 作者姓名： | 杨秀璋 李晓峰 袁杰 李坤琪 杨鑫 罗子江 |
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| 作者单位： | 贵州财经大学信息学院,贵州 贵阳 550025 |
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| 摘 要： | 为快速准确地从海量新闻中挖掘用户需求,解决短文本语义关系单薄、篇幅较短、特征稀疏问题,提出一种融合语义知识和BiLSTM-CNN的短文本分类方法.该分类模型将新闻短文本预处理成Word2Vec词向量,通过卷积神经网络提取代表性的局部特征,利用双向长短时记忆网络捕获上下文语义特征,再由Softmax分类器实现短文本分类.文章对体育、财经、教育、文化和游戏五大主题的新闻语料进行了实验性的分析.结果表明,融合语义知识和BiLSTM-CNN的短文本分类方法在准确率、召回率和F1值上均有所提升,该方法可以为短文本分类和推荐系统提供有效支撑.
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| 关 键 词： | 短文本分类 BiLSTM-CNN 深度学习 语义知识 |
A short text classification method fusing semantic knowledge and BiLSTM-CNN |
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| Yang Xiuzhang,Li Xiaofeng,Yuan Jie,Li Kunqi,Yang Xin,Luo Zijiang.A short text classification method fusing semantic knowledge and BiLSTM-CNN[J].Computer Era,2021(11):49-54. |
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| Authors: | Yang Xiuzhang Li Xiaofeng Yuan Jie Li Kunqi Yang Xin Luo Zijiang |
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