【摘 要】
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【目的】更加全面地提取文本语义特征,提高文本向量对文本语义的表示能力。【方法】通过卷积神经网络提取词粒度、主题粒度和字粒度文本特征向量,通过"融合门"机制将三种特征
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项前瞻性发展策略研究资助项目“基于大数据技术的跨境电商政府管理范式研究”(项目编号:NW2018004);国家自然科学基金面上项目“基于演化本体的网络舆情自适应话题跟踪方法研究”(项目编号:71373123)的研究成果之一
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【目的】更加全面地提取文本语义特征,提高文本向量对文本语义的表示能力。【方法】通过卷积神经网络提取词粒度、主题粒度和字粒度文本特征向量,通过"融合门"机制将三种特征向量融合得到最终的文本向量,并进行文本分类实验。【结果】该模型在搜狗语料库文本分类实验上的准确率为92.56%,查准率为92.33%,查全率为92.07%,F1值为92.20%,较基准模型Text-CNN分别提高2.40%,2.05%,1.77%,1.91%。【局限】词序关系范围较小,语料库规模较小。【结论】该模型可以更加全面地提取文本语义特征,得到的文本向量对文本语义表示能力更强。
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