【摘 要】
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【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类,提高文本处理效率,为企业用户决策提供建议。【方法/过程】针对传统的词向量特征嵌入无法获取一词多义,特征稀疏、特征提取困难等问题,本文提出了一种基于句子特征的多通道层次特征文本分类模型(SFM-DCNN)。首先,该模型通过Bert句向量建模,将特征嵌入从传统的词特征嵌入升级为句特征嵌入,有效获取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征。其次,通过构建多通道深度卷积模型,将句特征从多层级来获取隐藏特征,获取更接近原语义的特征。【结果/结论】采用三种不同的数据
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,合肥工业大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于制造大数据的产品研发知识集成与服务机制研究”(71671057)。
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【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类,提高文本处理效率,为企业用户决策提供建议。【方法/过程】针对传统的词向量特征嵌入无法获取一词多义,特征稀疏、特征提取困难等问题,本文提出了一种基于句子特征的多通道层次特征文本分类模型(SFM-DCNN)。首先,该模型通过Bert句向量建模,将特征嵌入从传统的词特征嵌入升级为句特征嵌入,有效获取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征。其次,通过构建多通道深度卷积模型,将句特征从多层级来获取隐藏特征,获取更接近原语义的特征。【结果/结论】采用三种不同的数据
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