【摘 要】
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传统卷积神经网络(CNN)中同层神经元之间信息不能互传,无法充分利用同一层次上的特征信息,缺乏句子体系特征的表示,从而限制了模型的特征学习能力,影响文本分类效果。针对这
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103136,61502354);武汉工程大学教育创新计划项目(CX2018196)~~
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传统卷积神经网络(CNN)中同层神经元之间信息不能互传,无法充分利用同一层次上的特征信息,缺乏句子体系特征的表示,从而限制了模型的特征学习能力,影响文本分类效果。针对这个问题,提出基于CNN-BiGRU联合网络引入注意力机制的模型,采用CNN-BiGRU联合网络进行特征学习。首先利用CNN提取深层次短语特征,然后利用双向门限循环神经网络(BiGRU)进行序列化信息学习以得到句子体系的特征和加强CNN池化层特征的联系,最后通过增加注意力机制对隐藏状态加权计算以完成有效特征筛选。在数据集上进行的多组对比实验结
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