【摘 要】
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为了对高校学术活动进行信息提取和文本分类,基于结合注意力机制的长短期记忆网络（Attention-Based Long Short-Term Memory）特征选择模型,构建了高校学术活动分类系统。通过大
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心,北京信息科技大学计算机学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671070);北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016003);国家社会科学基金重大项目(14@ZH0363);国家语委重点项目(ZDI135-53)
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为了对高校学术活动进行信息提取和文本分类,基于结合注意力机制的长短期记忆网络（Attention-Based Long Short-Term Memory）特征选择模型,构建了高校学术活动分类系统。通过大量分析高校学术活动语料的特点,准确抽取学术活动的相关内容,改善了文本数据质量;提出了一种改进的Attention-Based LSTM特征选择模型,降低了数据维度,有效地突出了重点信息。实验结果表明,该方法提高了分类的准确率,其分类效果明显优于普通LSTM（Long Short-Term Memory）模
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