【摘 要】
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针对中文文本分类中依赖词嵌入和单一的神经网络,存在语义表达不充分、特征获取不全面且文本表达模糊比清晰更难以辨识类别的问题,提出补充语义信息的多特征融合(multi-feature fusion with supplementing semantic information,SSI-MFF)的模糊文本分类模型,使用BERT预训练模型对模糊文本进行向量表示,TextCNN、BiLSTM分别学习文本关键字符特征、句子语义特征并用原始向量补充语义信息。在模糊文本数据集上的分类实验结果表明,方法的准确率为79.22
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金,名称:补充语义信息的多特征融合模糊文本分类,编号51605134。
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针对中文文本分类中依赖词嵌入和单一的神经网络,存在语义表达不充分、特征获取不全面且文本表达模糊比清晰更难以辨识类别的问题,提出补充语义信息的多特征融合(multi-feature fusion with supplementing semantic information,SSI-MFF)的模糊文本分类模型,使用BERT预训练模型对模糊文本进行向量表示,TextCNN、BiLSTM分别学习文本关键字符特征、句子语义特征并用原始向量补充语义信息。在模糊文本数据集上的分类实验结果表明,方法的准确率为79.22
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