【摘 要】
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随着上网用户的增多,人们在网络上贡献了各式各样的文献,这些文献形成了海量的文本数据,潜藏着巨大的价值.文献的文类和整理是一项非常具有挑战性的工作,抽取文档特征信息成
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院,长春金融高等专科学校现代教育中心
【基金项目】
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吉林省科技厅重大科技招标专项;项目编号:20160203010GX;吉林省发改委项目产业创新专项资金项目;项目编号:20170505MA2
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随着上网用户的增多,人们在网络上贡献了各式各样的文献,这些文献形成了海量的文本数据,潜藏着巨大的价值.文献的文类和整理是一项非常具有挑战性的工作,抽取文档特征信息成了目前重要研究方向之一.针对传统方法对文本数据的特征提取时,文本特征维数大、处理效率低等问题,文章设计了基于卷积神经网络的文本特征提取方法,搭建了卷积神经网络模型,选取了卷积神经网络的各项参数,实验的输入数据集为中文语料库中的文本,使用Word2vec工具集进行文本向量转换,对文本特征提取采用卷积神经网络算法,通过K-means聚类算法对文本特
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