基于卷积神经网络的中文新闻文本分类

被引：10

作者：

蓝雯飞

徐蔚

王涛

机构：

[1] 中南民族大学计算机科学学院

来源：

中南民族大学学报(自然科学版) | 2018年 / 37卷 / 01期

关键词：

自然语言处理; 深度学习; 卷积神经网络; 注意力机制; 文本分类;

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：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081203 ;

摘要：

经典的卷积神经网络文本分类模型仅仅着眼于全局特征,没有考虑到局部特征.为了解决此问题,引入了注意力机制,用于提取文本中的关键词,把全局特征与局部特征综合在一起,使得文本的特征表达更加丰富.实验结果表明:卷积神经网络分类模型比传统的机器学习方法分类效果更好,而引入注意力机制后的卷积神经网络模型相比于经典的文本分类模型,分类效果也有了一定程度的提高.

引用

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