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融合主题信息的卷积神经网络文本分类方法研究

杨锐 陈伟 何涛 张敏 李蕊伶 岳芳

现代情报2020,Vol.40Issue(4):42-49,8.
现代情报2020,Vol.40Issue(4):42-49,8.

融合主题信息的卷积神经网络文本分类方法研究

Text Classification Method Based on Convolutional Neural Network Using Topic Information

杨锐 1陈伟 2何涛 1张敏 2李蕊伶 3岳芳4

作者信息

  • 1. 中国科学院武汉文献情报中心,湖北 武汉430074
  • 2. 科技大数据湖北省重点实验室,湖北 武汉430074
  • 3. 中国科学院大学经济与管理学院,北京100190
  • 4. 海军工程大学信息安全系,湖北 武汉430033
  • 折叠

摘要

关键词

能源政策/卷积神经网络/文本分类/词向量/文本向量

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨锐,陈伟,何涛,张敏,李蕊伶,岳芳..融合主题信息的卷积神经网络文本分类方法研究[J].现代情报,2020,40(4):42-49,8.

基金项目

中国科学院文献情报能力建设专项"文献情报'数据湖'及开放式大数据框架建设"(项目编号:院1852) (项目编号:院1852)

中国科学院战略研究和决策支持系统建设专项(项目编号:GHJ-ZLZX-2019-35) (项目编号:GHJ-ZLZX-2019-35)

中国科学院青年创新促进会项目(项目编号:2017221) (项目编号:2017221)

中国科学院变革性洁净能源关键技术与示范战略性先导科技专项战略研究课题(项目编号:XDA21010100) (项目编号:XDA21010100)

中国科学院文献情报能力建设专项经费(项目编号:Y9290001). (项目编号:Y9290001)

现代情报

OACHSSCDCSSCICSTPCD

1008-0821

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