【摘 要】
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针对问题文本细粒度分类中文本特征稀疏、文本整体特征相似、局部差异特征较难提取的特点,提出基于语义扩展与注意力网络相结合的分类方法。通过依存句法分析树提取语义单元,
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研计划项目(16511102702).
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针对问题文本细粒度分类中文本特征稀疏、文本整体特征相似、局部差异特征较难提取的特点,提出基于语义扩展与注意力网络相结合的分类方法。通过依存句法分析树提取语义单元,在向量空间模型中计算语义单元周围的相似语义区域并进行扩展。利用长短期记忆网络模型对扩展后的文本进行词编码,引入注意力机制生成问题文本的向量表示,根据Softmax分类器对问题文本进行分类。实验结果表明,与传统的基于深度学习网络的文本分类方法相比,该方法能够提取出更重要的分类特征,具有较好的分类效果。
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