字符级卷积神经网络短文本分类算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Character-Level Convolutional Neural Networks for Short Text Classification
由于短文本具有长度短、特征稀疏以及上下文依赖性强等特点,传统方法对其直接进行分类精度有限.针对该问题,提出了一种基于字符级嵌入的卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的神经网络模型进行短文本的分类.该模型同时包括了高速公路网络(Highway networks)框架,用于缓解深度神经网络训练时的困难,提高分类的准确性.通过对几种数据集的测试,结果表明提出的模型在短文本分类任务中优于传统模型和其他基于CNN的分类模型.
Since short text is characterized of the short length, sparse features and strong context dependency, the tradi-tional models have a limited precision. Motivated by this, this article offers an empirical exploration on a character-level model which implements a combination of Convolutional Neural Network(CNN)and Long Short-Term Memory neural networks(LSTM)for short text classification. Including the highway networks framework so that it can address the…查看全部>>
刘敬学;孟凡荣;周勇;刘兵
中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116 中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116 中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116 中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116
计算机与自动化
字符级神经网络文本分类高速公路网络
character-level neural network text classification highway networks
《计算机工程与应用》 2019 (5)
135-142,8
国家自然科学基金(No.61601175).
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