【摘 要】
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目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对
【机 构】
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北京建筑大学电气与信息工程学院&建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室,北京理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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北京建筑大学优秀主讲教师培育计划(No.21082718041),国家重点研发计划(No.2016YFC0600901),教育部2018产学合作协同育人项目(No.201801113001),市属高校基本科研业务费(No.30850919027),北京建筑大学研究生创新项目(No.PG2020051)。
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目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对
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