| 基于词性特征的CNN_BiGRU文本分类模型 |
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| 引用本文： | 张小川,刘连喜,戴旭尧,刘璐.基于词性特征的CNN_BiGRU文本分类模型[J].计算机应用与软件,2021,38(11):155-161. |
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| 作者姓名： | 张小川 刘连喜 戴旭尧 刘璐 |
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| 作者单位： | 重庆理工大学两江人工智能学院 重庆401135;重庆理工大学计算机科学与工程学院 重庆400054;重庆理工大学计算机科学与工程学院 重庆400054;重庆理工大学两江人工智能学院 重庆401135 |
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| 摘 要： | 传统词嵌入通常将词项的不同上下文编码至同一参数空间,造成词向量未能有效辨别多义词的语义;CNN网络极易关注文本局部特征而忽略文本时序语义,BiGRU网络善于学习文本时序整体语义,造成关键局部特征提取不足.针对上述问题,提出一种基于词性特征的CNN_BiGRU文本分类模型.引入词性特征构建具有词性属性的词性向量;将词性向量与词向量交叉组合形成增强词向量,以改善文本表示;采用CNN网络获取增强词向量的局部表示,利用BiGRU网络捕获增强词向量的全局上下文表示;融合两模型学习的表示形成深度语义特征;将该深度语义特征连接至Softmax分类器完成分类预测.实验结果表明,该模型提高了分类准确率,具有良好的文本语义建模和识别能力.
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| 关 键 词： | 词性特征 词性向量 增强词向量 CNN网络 BiGRU网络 CNN_BiGRU模型 |
CNN_BIGRU TEXT CLASSIFICATION MODEL BASED ON PART OF SPEECH FEATURES |
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| Zhang Xiaochuan,Liu Lianxi,Dai Xuyao,Liu Lu.CNN_BIGRU TEXT CLASSIFICATION MODEL BASED ON PART OF SPEECH FEATURES[J].Computer Applications and Software,2021,38(11):155-161. |
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| Authors: | Zhang Xiaochuan Liu Lianxi Dai Xuyao Liu Lu |
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