基于多特征融合的中文文本分类研究

【目的】通过结合拼音字符特征、汉字字符特征、词级别语义特征和词性特征,缓解文本所呈现出的弱结构化、拼写错误及其同音词较多的问题,丰富语义特征,提高模型的分类能力.【方法】多特征融合的文本分类方法,在词级别特征的基础上进行词性特征、汉字字符特征和拼音字符特征构建多特征语义表示,然后将特征输入BiGRU中获取上下文语义特征,输入CNN中获取局部语义特征,最终将特征进行融合并输入Softmax中进行分类,预测需要的类别标签.【结果】在两个不同的数据集下,多特征融合的模型的准确率分别达到83.3%和91.1%,比其他分类模型准确率至少提升了7个百分点.【局限】实验数据数量较少,未在更多的数据集上进行验...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	数据分析与知识发现 2021-10, Vol.5 (10), p.1-14
Hauptverfasser:	王艳, 王胡燕, 余本功
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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