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笔者采用基于卷积神经网络的TextCNN模型,利用多尺寸卷积核的卷积神经网络进行数据特征提取,并对其进行优化来提高零售商品分类准确率。通过爬取京东网站零售商品信息进行实验,并对比基于TF-IDF的传统机器学习模型和使用广泛的LSTM模型,证明了TextCNN模型在商品信息分类上的优势。
运用TextCNN的零售平台商品分类
【摘 要】
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笔者采用基于卷积神经网络的TextCNN模型,利用多尺寸卷积核的卷积神经网络进行数据特征提取,并对其进行优化来提高零售商品分类准确率。通过爬取京东网站零售商品信息进行实
【机 构】
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吉首大学
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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2019年地方高校省级大学生研究性学习和创新性实验计划(项目编号:S201910531017)
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