【摘 要】
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目的利用词向量与文本分类模型fastText来提高股票咨询短文本的分类质量。方法首先在输入层上通过fastText将输入的词序列转化为词向量进行输入,然后在隐藏层上通过单层神经
【基金项目】
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福建工程学院大学生创新创业训练计划项目(XJ2019062)
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目的利用词向量与文本分类模型fastText来提高股票咨询短文本的分类质量。方法首先在输入层上通过fastText将输入的词序列转化为词向量进行输入,然后在隐藏层上通过单层神经网络学习,最后在输出层上使用层次softmax对标签进行编码,计算词序列与每个标签的对应概率,输出词序列属于不同标签的概率值。结果实验结果表明,基于fastText的股票咨询案例的短文本分类准确率高于传统的基于朴素贝叶斯(Naive Bayesian)的短文本分类技术。结论将fastText用于股票咨询案例中文短文本分类可以有效地提
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