基于多卷积核字词特征的中文短文本分类方法

李攀吴亚东褚琦凯张贵宇付朝帅

四川轻化工大学学报（自然科学版）2023，Vol.36Issue(1)：73-83,11.

四川轻化工大学学报（自然科学版）2023，Vol.36Issue(1)：73-83,11.DOI:10.11863/j.suse.2023.01.10

A Chinese Short Text Classification Method Based on the Features of Words and Characters with Multiple Convolution Kernels

李攀 ¹吴亚东 ²褚琦凯 ¹张贵宇 ³付朝帅¹

作者信息

1. 四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾 644000||人工智能四川省重点实验室,四川宜宾 644000||四川省大数据可视分析工程技术实验室,四川宜宾 644000
2. 四川轻化工大学计算机科学与工程学院,四川宜宾 644000||四川省大数据可视分析工程技术实验室,四川宜宾 644000
3. 四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾 644000||人工智能四川省重点实验室,四川宜宾 644000
折叠

中文短文本分类/ERNIE/Word2vec/多卷积核字词特征/卷积神经网络

信息技术与安全科学

李攀,吴亚东,褚琦凯,张贵宇,付朝帅..基于多卷积核字词特征的中文短文本分类方法[J].四川轻化工大学学报（自然科学版）,2023,36(1):73-83,11.

四川省科技成果转移转化示范项目(2020ZHCG0040) （2020ZHCG0040）

四川省重大科技专项项目(2018GZDZX0045) （2018GZDZX0045）

ISSN：2096-7543

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