【摘 要】
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近几年短文本的大量涌现,给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点,提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embed
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60973040)资助;吉林省重点科技攻关基金项目(20130206051GX)资助
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近几年短文本的大量涌现,给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点,提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embedding是一种词的分布式表示,表示形式为低维连续的向量形式,并且好的word embedding训练模型可以编码很多语言规则和语言模式.本文利用word embedding空间分布特点和其蕴含的线性规则提出了一种新的文本特征扩展方法.结合扩展特征我们分别在谷歌搜索片段、中国日报新闻摘要两类数据集上进行了短文本分类实验,对比于仅使用词袋表示文本特征的分类方法,准确率分别提高:8.59%,7.42%.
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