【摘 要】
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现有的基于深度学习的文本分类方法没有考虑文本特征的重要性和特征之间的关联关系,影响了分类的准确率.针对此问题,本文提出一种基于高效用神经网络(High Utility Neural Ne
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(No.2012CB719905),国家自然科学基金(No.41201404),中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.2042015gf0009)
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现有的基于深度学习的文本分类方法没有考虑文本特征的重要性和特征之间的关联关系,影响了分类的准确率.针对此问题,本文提出一种基于高效用神经网络(High Utility Neural Networks,HUNN)的文本分类模型,可以有效地表示文本特征的重要性及其关联关系.利用高效用项集挖掘(Mining High Utility Itemsets,MHUI)算法获取数据集中各个特征的重要性以及共现频率.其中,共现频率在一定程度上反映了特征之间的关联关系.将MHUI作为HUNN的挖掘层,用于挖掘每个类别数据中
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