题名
融合CNN和LDA的短文本分类研究
DOI
作者
张小川 余林峰 桑瑞婷 张宜浩 ​
作者单位
重庆理工大学计算机科学与工程学院
摘要
应用卷积神经网络分类文本是自然语言处理领域的研究热点,针对神经网络输入矩阵只提取词粒度层面的词向量矩阵,忽略了文本粒度层面整体语义特征的表达,导致文本特征表示不充分,影响分类准确度的问题。本文提出一种结合word2vec和LDA主题模型的文本表示矩阵,结合词义特征和语义特征,输入卷积神经网络进行文本分类,以丰富池化层特征,达到精确分类的效果。对本文提出模型进行文本分类实验,结果表明,本文算法相比传统特征输入的卷积神经网络文本分类,在F度量值上取得一定程度的提升。
关键词
卷积神经网络；主题模型；LDA；word2vec
刊名
软件工程研究
ISSN
3078-980X
年、卷(期)
20189
所属期刊栏目
工程技术
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