| 一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法 |
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| 引用本文： | 于游,付钰,吴晓平.一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法[J].计算机应用与软件,2021,38(5):170-174,240. |
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| 作者姓名： | 于游 付钰 吴晓平 |
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| 作者单位： | 海军工程大学信息安全系 湖北 武汉430033 |
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| 摘 要： | 针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型.将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性.实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法.
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| 关 键 词： | 文本分类 事件主题模型 BTM CNN |
NEWS TEXT CLASSIFICATION METHOD BASED ON CONVOLUTIONAL NETWORK OF WORD-EVENT TOPIC |
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| Yu You,Fu Yu,Wu Xiaoping.NEWS TEXT CLASSIFICATION METHOD BASED ON CONVOLUTIONAL NETWORK OF WORD-EVENT TOPIC[J].Computer Applications and Software,2021,38(5):170-174,240. |
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| Authors: | Yu You Fu Yu Wu Xiaoping |
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