【摘 要】
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[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
【机 构】
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安徽农业大学经济技术学院 合肥231200;合肥工业大学管理学院 合肥230009;合肥工业大学管理学院 合肥230009;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室 合肥230009
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[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证.[结论]所提方法提升了模型的语义表征能力,是一种有效的文本分类模型,为企业进行高效文本分类提供了有效支持.
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