【摘 要】
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近年来,互联网等信息源中分布着的电子文本数量增长迅速,在大数据环境下,海量文本信息所面临的一大问题就是如何整理和运用,并且满足用户所需.如何高效、精准地定位或分类其
【机 构】
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内蒙古民族大学数理学院,内蒙古民族大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672301),内蒙古自治区“草原英才”工程产业创新人才团队(2017),内蒙古自治区科技创新引导奖励资金项目(2016),内蒙古民族大学特色交叉学科群建设项目(MDXK004),2019年度内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”(NJYT-19-B18),2020年度内蒙古自治区科技计划项目(2020GG0190)
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近年来,互联网等信息源中分布着的电子文本数量增长迅速,在大数据环境下,海量文本信息所面临的一大问题就是如何整理和运用,并且满足用户所需.如何高效、精准地定位或分类其相应的文本内容是信息处理关键.如今,有更多的学者将深度学习技术运用到文本分类工作中,于是,具有良好特征学习能力的深度信念网络凸显出对文本分类工作具备的优越性.本文将介绍深度信念网络算法的结构及对文本进行分类的过程,并且基于深度信念网络的分类方法介绍几种常用的深度信念网络模型结构,说明深度信念网络在情感分类问题中处理复杂特征的优势,分析了深度信念
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