基于关键词学习的文本分类方法

来源 :山东师范大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：aiwoba1215

【摘要】

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提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网

【作者】

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王天时张龙刘怀泉刘丽陈思琦

【机构】

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山东师范大学信息科学与工程学院,山东超越数控电子股份有限公司

【出处】

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山东师范大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2019年1期

【关键词】

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抽取词袋特征矩阵卷积神经网络 BP神经网络 extractionbag of wordfeature matrixconvolution neural n

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(61702310).

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提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网络的混合网络中对文本分类进行学习.为提高文本分类效果,引入与BP神经网络同构的深度神经网络对BP神经网络的初始权值进行初始化.在多数据集上的实验表明,本文方法明显提高文本分类的准确率.

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