【摘 要】
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尽管长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)及其结合体在文本分类任务中取得了很大的突破。但这类模型在对序列信息进行编码时,往往无法同时考虑当前时刻之前和之后的状态,从而导致最后分类效果不佳。此外,多版本预训练词向量比单个版本的预训练词向量包含更多的信息。因此提出了一种基于CNN的多通道特征表示文本分类模型(multi-channel feature representation text cl
【机 构】
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华东交通大学软件学院,华东交通大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61967006),江西省教育厅项目(GJJ180321),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ181547)。
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尽管长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)及其结合体在文本分类任务中取得了很大的突破。但这类模型在对序列信息进行编码时,往往无法同时考虑当前时刻之前和之后的状态,从而导致最后分类效果不佳。此外,多版本预训练词向量比单个版本的预训练词向量包含更多的信息。因此提出了一种基于CNN的多通道特征表示文本分类模型(multi-channel feature representation text cl
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