【摘 要】
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为提升中文文本的分类效率,改善梯度消失、梯度爆炸以及语义信息提取不准确等问题,提出基于深度学习的中文文本分类模型ResCNN-LSTMA。对残差网络和卷积神经网络的组合方式进
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为提升中文文本的分类效率,改善梯度消失、梯度爆炸以及语义信息提取不准确等问题,提出基于深度学习的中文文本分类模型ResCNN-LSTMA。对残差网络和卷积神经网络的组合方式进行研究,发现二者组合能够避免梯度消失和梯度爆炸的情况。分析注意力机制与长短期记忆网络组合的形式对文本分类的效果,二者组合能够在保留上下文语义信息的同时对语义信息进行提取,改善特征提取不全面的问题。通过使用搜狐新闻数据集训练模型,验证了该模型分类效果的准确性和有效性。
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