【摘 要】
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针对传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足,利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势,结合传统句子分类方法提出一种基于卷
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东交通学院信息科学与电气工程学院,菏泽学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373148);国家自然科学基金青年资助项目(61502151);山东省社科规划项目(17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30);山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010);山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)
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针对传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足,利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势,结合传统句子分类方法提出一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型。该模型首先利用卷积神经网络提取文本特征,其次利用主成分分析法对文本特征进行降维,最后利用贝叶斯分类器进行句子分类。实验结果表明在康奈尔大学公开的影评数据集和斯坦福大学情感分类数据集上,所提模型优于只使用深度学习的模型或传统句子分类模型。
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