基于神经网络模型的文本分类研究综述

被引：49

作者：

孙嘉琪

王晓晔

周晓雯

机构：

[1] 天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室

来源：

天津理工大学学报 | 2019年 / 35卷 / 05期

关键词：

神经网络; 文本分类; 深度学习; 注意力机制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文]; 140502 [人工智能];

摘要：

文本分类是自然语言处理与理解当中重要的一个研究内容,在文本信息处理过程中有关键作用.目前深度学习已经在图像识别、机器翻译等领域取得了突破性的进展,而且它也被证明在自然语言处理任务中拥有着提取句子或文本更高层次表示的能力,也备受自然语言处理研究人员的关注.文章以基于深度学习的文本分类技术为研究背景,介绍了几种基于深度学习神经网络模型的文本分类方法,并对其进行分析.

引用

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共 7 条

[1]

结合注意力机制的人脸超分辨率重建 [J].