【摘 要】
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针对短文本数据特征少、提供信息有限,以及传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对短文本特征表示不充分的问
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673079),重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2016jcyjA1919).
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针对短文本数据特征少、提供信息有限,以及传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对短文本特征表示不充分的问题,提出基于串并行卷积门阀循环神经网络的文本分类模型,处理句子特征表示与短文本分类。该网络在卷积层中去除池化操作,保留文本数据的时序结构和位置信息,以串并行的卷积结构提取词语的多元特征组合,并提取局部上下文信息作为RNN的输入;以门阀循环单元(gated recurrent unit,
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