【摘 要】
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农业短文本中包含词数较少,导致语义获取不充分和分类效果下降。利用Attention机制加强关键词在分类时的权重,并结合BiLSTM设计LSTM-Attention模型。对30 000份原始数据经过
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金项目(18JR3RA179),甘肃农业大学学科建设基金项目(GAU-XKJS-2018-256),甘肃农业大学青年导师基金项目(GAU-QNDS-201607)
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农业短文本中包含词数较少,导致语义获取不充分和分类效果下降。利用Attention机制加强关键词在分类时的权重,并结合BiLSTM设计LSTM-Attention模型。对30 000份原始数据经过中文分词、句法分析、文本向量化后,将LSTM-Attention模型训练成一个LSTM-Attention分类器,解决分类器对待分类文本数据敏感的问题。利用30 000份标准数据和加30%干扰信息的复杂数据测试分类器分类效果,结果表明,LSTM-Attention模型分类正确率达98.59%,比传统LSTM模型高
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