【摘 要】
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针对旅游网站评论文本的长度短、特征稀疏、多歧义等特征,为了获得更精确的文本分类效果,融合知识增强语义表示(ERNIE)预训练模型和TextRCNN模型,即利用ERNIE模型获得词向量表示,再作为TextRCNN模型的输入,进一步提取文本的上下文信息,获得了效果更好的改进的ERNIE-RCNN短文本分类模型.在旅游评论数据集上的实验证明,改进的ERNIE-RCNN模型具有更好的分类结果.
【机 构】
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兰州财经大学信息工程学院,甘肃兰州730030
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针对旅游网站评论文本的长度短、特征稀疏、多歧义等特征,为了获得更精确的文本分类效果,融合知识增强语义表示(ERNIE)预训练模型和TextRCNN模型,即利用ERNIE模型获得词向量表示,再作为TextRCNN模型的输入,进一步提取文本的上下文信息,获得了效果更好的改进的ERNIE-RCNN短文本分类模型.在旅游评论数据集上的实验证明,改进的ERNIE-RCNN模型具有更好的分类结果.
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