【摘 要】
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在互联网的高速发展过程中,海量的数据信息在网络中传播与共享,其中文本信息占据着及其重要的位置。对大量的文本进行有效的管理组织变得十分必要。文本分类任务作为处理文本数据最基础的自然语言处理任务之一,具有广泛的应用价值与研究价值。而近年来新闻快讯、即时消息、在线问答等网络应用呈现快速增长的趋势,互联网中的文本数据逐步由长文本向短文本形式转变。面对短文本的分类任务,因为短文的长度短、词语稀疏性以及语义信
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在互联网的高速发展过程中,海量的数据信息在网络中传播与共享,其中文本信息占据着及其重要的位置。对大量的文本进行有效的管理组织变得十分必要。文本分类任务作为处理文本数据最基础的自然语言处理任务之一,具有广泛的应用价值与研究价值。而近年来新闻快讯、即时消息、在线问答等网络应用呈现快速增长的趋势,互联网中的文本数据逐步由长文本向短文本形式转变。面对短文本的分类任务,因为短文的长度短、词语稀疏性以及语义信息不足等特点,传统的长文本特征表示方法与分类模型在短文本分类中效果并不理想。本文针对短文本的分类任务中短文本的特征扩展表示以及基于卷积神经网络的分类模型进行研究,主要工作有如下内容:（1）本文基于主题模型与词向量对短文本的语义进行特征表示,在词向量的基础上研究了一种基于短文本主题模型改进的主题词向量WNTWE模型。（2）本文在主题词向量的训练过程中考虑词向量与主题向量的差别,在词向量的构建过程中分别对其进行训练,增强短文本的局部与全局语义信息表示的准确性。（3）针对短文本数据稀疏性以及上下文语境依赖性强的特点,本文研究一种基于主题词向量与字向量相结合的CNN卷积神经网络的分类模型。分别将主题词向量信息与字向量信息作为卷积神经网络的输入,对短文本的语义信息进行补充,从不同层次学习短文本的特征表示。（4）在卷积神经网络的结构中,对传统的池化层丢失过多特征信息的问题,在短文本的应用中,对池化层引入attention机制对不同卷积核提取的中间特征向量进行权重计算,保留了有用的特征信息并进行权重自学习以提升短文本分类任务的效果。
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